USC 연구팀, AI로 simultaneous 원자 시뮬레이션해 탄소 중립 콘크리트 가능성을 입증

우리의 주거와 교량에서 사용되는 콘크리트가 시간과 자연 재해, 예를 들어 강력한 산불의 열로부터 버텨내는 것뿐만 아니라 스스로 치유하거나 대기 중의 이산화탄소를 포집하는 상상을 해봅시다. USC Viterbi 공과대학의 연구진들은 최근 물질 설계와 발견을 획기적으로 변화시킬 수 있는 혁신적인 AI 모델을 개발했습니다. 이 모델은 수십억 개의 원자 행동을 동시에 시뮬레이션할 수 있으며, 이는 초고속 컴퓨팅 능력을 활용한 새로운 가능성들을 열어주고 있습니다. 이 연구는 'The Journal of Physical Chemistry Letters'에 발표되어 저널의 표지로 선정되었습니다. 지구의 기후 상황은 매우 심각합니다. 매년 극심한 가뭄, 녹아내리는 빙하, 파괴적인 허리케인, 폭우, 그리고 산불이 우리에게 큰 피해를 입히고 있습니다. 이산화탄소(CO2)의 지속적인 배출은 전 세계 온실가스 배출량의 주요 원인 중 하나입니다. USC Viterbi 컴퓨터 과학, 물리학, 천문학, 양적 및 계산 생물학 교수인 Aiichiro Nakano는 1월에 발생한 로스앤젤레스 산불 이후 이러한 문제들을 고민하며, 20년 넘게 협력해온 화학공학 및 재료과학 교수인 Ken-Ichi Nomura에게 연락했습니다. 두 사람은 이런 문제들을 논의하면서 새로운 프로젝트, AI 기반 시뮬레이션 모델인 Allegro-FM을 시작하게 되었습니다. Allegro-FM은 놀라운 이론적 발견을 이루었습니다. 콘크리트 제조 과정에서 배출된 이산화탄소를 다시 콘크리트 내부에 담아낼 수 있다는 것입니다. Nakano 교수는 "이산화탄소를 콘크리트 내부에 넣으면 탄소 중립 콘크리트를 만들 수 있다"고 말했습니다. Nakano, Nomura 교수와 함께 화학공학 및 재료과학 교수인 Priya Vashishta, 물리학 및 천문학 교수인 Rajiv Kalia는 "CO2 포집" 또는 이산화탄소를 재포집하여 저장하는 과정에 대해 연구해 왔습니다. 이는 어려운 과제였지만, 수십억 개의 원자를 동시에 시뮬레이션함으로써 Allegro-FM은 실제 실험보다 비용이 덜 드는 가상 시험을 통해 다양한 콘크리트 화학 성분을 테스트할 수 있게 되었습니다. 이는 콘크리트 생산이 전 세계 이산화탄소 배출량의 약 8%를 차지하고 있는 현재 상황에서 특히 중요합니다. 이 모델의 혁신적인 점은 확장성에 있습니다. 기존의 분자 시뮬레이션 방법은 수천 또는 수백만 개의 원자 시스템에 한정되었지만, Allegro-FM은 아르곤 국립연구소의 Aurora 슈퍼컴퓨터에서 40억 개 이상의 원자를 시뮬레이션할 때 97.5%의 효율성을 보여주었습니다. 이는 기존 접근 방식보다 약 1,000배 더 큰 컴퓨팅 능력을 제공합니다. 모델은 89개의 화학 원소를 포함하며, 시멘트 화학부터 이산화탄소 저장까지 다양한 응용 분야의 분자 행동을 예측할 수 있습니다. Nomura 교수는 "콘크리트는 매우 복잡한 물질로, 많은 원소와 다른 상, 인터페이스로 구성되어 있다. 그러나 이제 우리는 Allegro-FM을 사용하여 기계적 특성과 구조적 특성을 시뮬레이션할 수 있다"고 설명했습니다. 콘크리트는 화재에 강한 재료로, 1월의 산불 이후 더욱 이상적인 건축 재료로 여겨졌습니다. 하지만 콘크리트 생산은 이산화탄소 배출의 주요 원인 중 하나입니다. Allegro-FM의 시뮬레이션 결과, 이 콘크리트는 탄소 중립적이며, 다른 콘크리트보다 더 좋은 선택일 수 있었습니다. 또한, 현대 콘크리트는 평균 100년 정도 지속되지만, 고대 로마 콘크리트는 2,000년 이상 유지되어 왔습니다. 이산화탄소의 재포집은 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. Nakano 교수는 "이산화탄소를 넣으면 카보네이트층이 형성되어 더 견고해진다"고 설명했습니다. 즉, Allegro-FM은 탄소 중립적이면서도 현대 콘크리트보다 훨씬 오래 지속될 수 있는 콘크리트를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이제는 실제로 이 콘크리트를 만들기만 하면 됩니다. 교수들은 AI가 그들의 복잡한 작업을 가속화하는 데 중요한 역할을 했다고 밝혔습니다. 일반적으로 원자의 행동을 시뮬레이션하기 위해서는 정확한 수학적 공식이 필요했습니다. Nomura 교수는 이를 "깊고 복잡한 양자역학 현상"이라고 표현했습니다. 하지만 지난 2년 동안 연구 방법이 바뀌었습니다. "이제 머신러닝 AI 혁신 덕분에 양자역학을 처음부터 모두 유도하지 않고, 학습 세트를 생성한 후 머신러닝 모델을 실행하는 접근 방식을 취하고 있다"고 Nomura 교수는 말했습니다. 이는 연구 과정을 크게 가속화하면서 기술 사용의 효율성을 높였습니다. Allegro-FM은 원자 간의 "상호작용 함수"를 정확히 예측할 수 있습니다. 이는 원자가 어떻게 반응하고 상호 작용하는지를 의미합니다. 일반적으로 이러한 상호작용 함수는 많은 개별 시뮬레이션이 필요했지만, AI와 머신러닝 덕분에 주기표의 거의 모든 원소를 동시에 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다. "전통적인 접근 방식은 특정 재료 집합을 시뮬레이션하는 것이다. 예를 들어, 석영 유리를 시뮬레이션할 수 있지만, 약물 분자와 함께 시뮬레이션할 수는 없었다"고 Nomura 교수는 말했습니다. 이 새로운 시스템은 기술적으로도 훨씬 효율적이며, 이전에는 대형 슈퍼컴퓨터가 수행해야 했던 정밀한 계산을 AI 모델이 할 수 있게 되어, 슈퍼컴퓨터의 자원을 더 고급 연구에 사용할 수 있게 되었습니다. "AI는 훨씬 작은 컴퓨팅 자원으로 양자역학적 정확성을 달성할 수 있다"고 Nakano 교수는 강조했습니다. Nomura와 Nakano 교수는 연구가 아직 끝나지 않았다고 말하며, "우리는 더욱 복잡한 기하학적 구조와 표면을 가진 콘크리트 연구를 계속 진행할 것이다"고 밝혔습니다. 업계 전문가들은 Allegro-FM의 개발이 콘크리트 산업과 환경 보호에 큰 영향을 미칠 것으로 평가하고 있습니다. 이 모델은 콘크리트의 지속 가능성을 높이고, 이산화탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. USC Viterbi 공과대학은 이 분야에서 뛰어난 연구 성과를 내며, 미래 건설 자재의 혁신을 이끌어갈 것으로 기대되고 있습니다.