AI 소재 발견
대규모 모델과 멀티모달 기법이 신소재 선별, 결정 구조 예측, 실험 검증을 어떻게 앞당기고 있는지 짚어 소재·에너지 실무자가 개발 주기를 실제로 단축할 성과를 가려낼 수 있게 돕습니다.
AI 소재 발견은 생성 모델, 구조 예측, 고속 대량 계산을 하나의 연구개발 흐름으로 잇는 시도입니다. 먼저 방대한 후보 결정과 화합물 중에서 검증할 가치가 있는 대상을 추리고, 시뮬레이션과 실험으로 단계적으로 걸러 냅니다. MIT의 결정용 시각-언어 모델과 DeepMind의 GNoME가 대표적인 사례로, 아이디어를 실제 샘플로 바꾸는 속도가 관건입니다.
