미국 주요 연구소에서 AI를 활용한 재료 발견률 44% 향상

MIT 경제학자 에이든 토너-로드저스의 연구에 따르면, 미국 주요 재료 회사에서 AI를 사용하는 팀은 표준 방법을 사용하는 팀보다 44% 더 많은 새로운 재료를 발견하고 39% 더 많은 특허를 출원했습니다. 이 연구는 1,000명 이상의 과학자가 있는 기업 연구소에서 수행되었으며, 맞춤형 기계 학습 시스템의 구현을 추적했습니다. AI 도구는 2022년에 배포되었으며, 결정 및 분자 구조 데이터베이스에서 사전 훈련되었습니다. 시스템은 그래프 신경망과 강화 학습을 결합했습니다. 최고의 과학자들은 AI의 도움으로 가장 큰 이익을 보였고, 하위 과학자들은 최소한의 이익을 보았습니다. AI 설계 재료는 특허 텍스트 분석에 따르면 인간 설계보다 더 높은 새로운 특성을 보여주었습니다. 그러나 회사에 대한 비밀이 결과의 독립적인 검증을 제한합니다. 런던 대학의 화학자 로버트 팔그레이브는 투명성 부족에 대한 우려를 표명했습니다. AI를 사용하는 연구원들은 창의적인 참여가 줄어든 것을 이유로 직업 만족도가 낮다고 보고했습니다. 전반적으로, 이 연구는 AI가 새로운 재료의 발견을 크게 향상시킬 수 있지만, 연구원의 만족도에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.