MIT, 원자 구조 읽는 AI로 배터리 소재 탐색 넓혔다

인공지능신문에 따르면 MIT 연구진은 원자의 3차원 배열과 자연어를 함께 학습하는 AI를 개발해 차세대 배터리 소재 후보를 더 정확히 가려냈다. 연구 결과는 8월 26일 공개됐고, 논문 텍스트만 학습한 모델보다 고체 리튬이온 배터리 전해질 탐색에서 유망 후보를 더 잘 추려냈다. 이번 접근은 결정 구조를 좌표와 결합 정보의 데이터로만 다루지 않고, 그 의미를 담은 언어 설명으로 바꿔 함께 학습시킨 데 특징이 있다. 그 결과 AI가 문헌에 자주 등장한 물질에만 기대지 않고, 원자 배열과 물성 사이의 관계를 직접 파악하도록 설계됐다는 점이 드러났다. 연구진은 이를 통해 소재 AI가 기존 지식을 반복하는 수준을 넘어 구조와 기능의 연결을 학습하는 방향으로 나아갈 수 있다고 봤다. 다만 실제 산업 적용까지는 예측된 후보를 추가 계산과 실험으로 검증하는 과정이 남아 있다고 전했다.