사람과 마찬가지로 재료도 시간이 지남에 따라 진화하고 스트레스와 이완 하에서 다르게 행동합니다. 이러한 역동적인 변화를 이해하는 것은 과학자들에게 오랫동안 어려운 일이었습니다. 재료 거동의 복잡한 패턴은 종종 인간만으로는 분석하기에는 너무 복잡하기 때문입니다. 재료 역학을 연구하는 전통적인 방법은 분자 수준에서 발생하는 변화의 전체 스펙트럼을 포착하는 데 어려움을 겪었으며, 다양한 조건에서 재료가 어떻게 변형되는지에 대한 이해에 간극을 남겼습니다.
이러한 과제에 대응하여 미국 에너지부 산하 Argonne National Laboratory의 연구원들은 혁신적인 접근 방식. 이 새로운 기술은 X선 광자 상관 분광법(XPCS), 인공 지능, 머신 러닝을 활용하여 다양한 재료의 “지문”을 만듭니다. 그런 다음 이러한 지문을 신경망으로 분석하여 이전에는 접근할 수 없었던 재료 거동에 대한 정보를 밝힙니다.
혁신의 배후에 있는 기술
이 획기적인 기술의 핵심은 X선 광자 상관 분광법 또는 XPCS입니다. XPCS는 강력한 X선을 사용하여 나노스케일에서 재료의 구조와 역학을 조사하는 고급 이미징 방법입니다. Argonne 박사후 연구원인 James(Jay) Horwath가 설명했듯이, “시간이 지남에 따라 재료가 어떻게 움직이고 변화하는지 이해하는 방법은 X선 산란 데이터를 수집하는 것입니다.” 이 산란 데이터는 재료의 구조와 거동에 대한 풍부한 정보를 제공하지만, 그 결과 패턴은 엄청나게 복잡합니다.
XPCS에서 생성된 방대한 양의 데이터를 이해하기 위해 연구자들은 패턴을 인식하고 크고 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해 AI로 전환했습니다. 이 경우 AI와 머신 러닝 알고리즘은 X선 산란 패턴을 분석하여 인간 관찰자가 알아채지 못할 수 있는 반복적인 모티프와 추세를 식별하는 작업을 맡습니다.
비지도 머신러닝 알고리즘
이 새로운 접근 방식의 핵심 구성 요소는 비지도 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 것입니다. 인간이 레이블을 지정한 학습 데이터가 필요한 지도 학습과 달리 비지도 알고리즘은 사전 지침 없이 데이터에서 패턴과 구조를 발견할 수 있습니다. 이는 기본 패턴을 미리 알 수 없는 복잡한 과학적 데이터 세트를 탐색하는 데 특히 적합합니다.
호르와스는 이 접근 방식의 힘을 강조하며, “AI의 목표는 산란 패턴을 일반적인 이미지나 그림으로 취급하고 이를 소화하여 반복되는 패턴이 무엇인지 파악하는 것입니다. AI는 패턴 인식 전문가입니다.”라고 말했습니다. 인간의 개입 없이 패턴을 인식하고 분류하는 이러한 능력은 물질적 행동에 대한 보다 포괄적이고 편향되지 않은 분석을 가능하게 합니다.
AI-NERD 프로젝트
이 혁신적인 접근 방식의 핵심은 비평형 이완 역학을 위한 인공 지능 또는 AI-NERD라는 프로젝트에 있습니다. AI-NERD의 핵심은 오토인코더효율적인 데이터 압축 및 기능 추출을 위해 특별히 설계된 신경망 유형입니다.
자동 인코더는 원래의 X선 산란 이미지 데이터를 연구자들이 “잠재적 표현” 또는 “지문”이라고 부르는 압축된 표현으로 변환하여 작동합니다. 이 프로세스는 재료의 구조와 거동의 필수적인 특성을 더 관리하기 쉬운 형태로 정제합니다. 중요한 점은 자동 인코더에 이 압축된 표현에서 전체 이미지를 재구성할 수 있는 디코더 알고리즘이 포함되어 있어 프로세스에서 중요한 정보가 손실되지 않도록 보장한다는 것입니다.
물질적 “지문” 생성
이러한 물질 지문은 연구 대상 물질에 대한 일종의 유전 코드 역할을 합니다. 호르와스가 설명하듯이, “물질의 게놈을 가지고 있는 것과 같다고 생각할 수 있습니다. 전체 그림을 재구성하는 데 필요한 모든 정보가 있습니다.” 복잡한 X선 산란 데이터를 이러한 지문으로 압축함으로써 연구자들은 다양한 조건에서 서로 다른 물질 또는 동일한 물질을 보다 쉽게 비교하고 분석할 수 있습니다.
지문 주변 지역 매핑 및 분석
AI-NERD 프로세스의 마지막 단계는 이러한 물질 지문의 지도를 만드는 것입니다. 유사한 지문이 이웃으로 클러스터링되어 연구자들이 다양한 물질이나 상태에 걸친 관계와 패턴을 시각화할 수 있습니다. 이러한 지문 이웃의 특징을 조사함으로써 과학자들은 물질이 어떻게 구조화되고 스트레스와 이완을 경험하면서 시간이 지남에 따라 어떻게 진화하는지에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이 매핑 방식은 재료 거동에 대한 전체적인 관점을 제공하여 연구자들이 개별 데이터 포인트를 볼 때 명확하지 않을 수 있는 추세와 관계를 식별할 수 있도록 합니다. 분자 수준에서 재료의 복잡한 역학을 이해하는 강력한 도구로, 다양한 분야에서 재료 과학 연구와 잠재적 응용 분야에 새로운 길을 열어줍니다.
응용 및 의미
물질 구조와 진화 이해
AI-NERD 접근법은 다양한 조건에서 재료가 어떻게 작동하는지에 대한 전례 없는 통찰력을 제공합니다. 이 기술을 통해 생성된 “지문”을 분석함으로써 과학자들은 특히 재료가 응력을 받거나 이완될 때 시간이 지남에 따라 재료 구조의 미묘한 변화를 추적할 수 있습니다. 재료 진화에 대한 이러한 자세한 이해는 건설에서 전자 제품에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 더 내구성 있고 반응성이 뛰어난 재료를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기존 분석 방법에 비해 장점
전통적인 물질 거동 분석 방법은 종종 복잡한 데이터에 대한 인간의 해석에 의존하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 편향될 수 있습니다. AI 기반 접근 방식은 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 인간의 눈에는 보이지 않는 패턴을 식별함으로써 이러한 한계를 극복합니다. 호르와스는 “우리가 X선 빔을 비추면 패턴이 너무 다양하고 복잡해서 전문가조차도 그 중 어떤 것이 무엇을 의미하는지 이해하기 어렵습니다.”라고 말합니다. AI를 활용함으로써 연구자들은 기존 수단으로는 사실상 분별할 수 없는 통찰력을 발견할 수 있습니다.
재료 과학에서 새로운 발견의 가능성
재료 지문을 “읽고” 해석하는 능력은 재료 과학에서 새로운 발견을 위한 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 연구자들은 이제 분자 수준에서 다양한 재료가 다양한 자극에 어떻게 반응하는지 탐구할 수 있으며, 잠재적으로 맞춤형 특성을 가진 새로운 재료를 개발할 수 있습니다. 이는 나노 스케일에서 재료 거동을 이해하고 제어하는 것이 중요한 에너지 저장, 반도체 기술, 생물의학과 같은 분야에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.
미래 전망
이 AI 기반 접근 방식의 중요성은 다가올 업그레이드로 더욱 커질 것입니다. Argonne의 고급 광자 소스(APS). 개선된 시설은 원래 APS보다 500배 더 밝은 X선 빔을 생성하여 고급 분석 기술이 필요한 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. Horwath는 이 점을 강조하며 “업그레이드된 APS에서 얻은 데이터는 AI의 힘이 필요합니다.”라고 말했습니다. 따라서 AI-NERD 프로젝트는 이 차세대 연구 시설의 잠재력을 극대화하기 위한 중요한 도구로 자리 매김하고 있습니다.
AI-NERD의 개발은 또한 Argonne National Laboratory의 다양한 연구 그룹 간의 협업을 촉진했습니다. Center for Nanoscale Materials(CNM)의 이론 그룹은 Argonne의 X-ray Science 부문의 계산 그룹과 협력하여 폴리머 역학의 분자 시뮬레이션을 수행했습니다. 이러한 시뮬레이션은 XPCS를 통해 얻은 실험 데이터를 보완할 뿐만 아니라 AI 워크플로를 훈련하기 위한 합성 데이터도 제공합니다.
현재 초점은 재료 과학에 맞춰져 있지만, AI-NERD를 통해 개발된 AI 기반 접근 방식은 광범위한 과학 분야에 영향을 미칠 잠재력이 있습니다. 복잡하고 시간에 따라 진화하는 시스템을 다루는 모든 학문은 이 기술로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 생물학적 과정, 환경 시스템 또는 천체물리학적 현상을 연구하는 데 적용될 수 있습니다. 방대한 양의 데이터에서 의미 있는 패턴을 추출하는 능력은 현대 과학에서 보편적인 필요 사항이므로 이 접근 방식은 여러 학문 분야에서 잠재적으로 혁신적일 수 있습니다.
결론
X선 광자 상관 분광법, 인공 지능, 머신 러닝의 혁신적인 조합은 분자 수준에서 물질을 이해하고 조작하는 우리의 능력에 있어서 상당한 도약을 나타냅니다. 연구자들은 이제 물질 “지문”을 만들고 분석함으로써 이전에는 감춰졌던 역학과 관계를 밝혀낼 수 있으며, 잠재적으로 에너지 저장에서 생물 의학에 이르기까지 다양한 분야에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 이 기술은 특히 업그레이드된 APS와 같은 첨단 시설과 함께 계속 진화함에 따라 과학적 발견의 속도를 가속화하고 재료 과학 연구의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.
게시물 과학자들이 AI와 X선 기술을 활용한 ‘물질 지문’ 방법을 개발 처음 등장 유나이트.AI.
