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MS MatterGen, 미래 에너지 솔루션 AI 마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)가 물질 발견과 디자인에 혁신을 가져올 획기적인 AI 모델인 MatterGen을 공개했습니다. 이 혁신적인 기술은 기존의 시행착오 실험 방법을 뛰어넘어 효율적인 태양 전지, CO2 재활용 등과 같은 특정 용도에 맞는 새로운 물질의 개발을 가속화하기 위한 것입니다.MatterGen의 주요 특징MatterGen은 AI 기반 재료 설계의 주요 도약으로, 이전 모델에 비해 성능이 크게 향상되었습니다. 확산 기반 생성 프로세스는 이전 모델보다 2.9배 더 안정적이고 독특한 결정 구조를 생성하고, 국소 에너지 최소값에 17.5배 더 가까운 재료를 생성합니다. 이 혁신적인 접근 방식을 통해 특정 속성 제약 조건에 따라 재료를 미세 조정할 수 있으므로, 목표 기계.. 2025. 2. 17.
AI, 그린수소 생산 효율 증가 촉매 발견 토론토 대학의 연구원들은 인공지능을 사용하여 수소 생산을 위한 고효율 촉매의 발견을 가속화했습니다. 이 촉매는 녹색 에너지 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. H2 View에 따르면, AI가 생성한 루테늄, 크롬, 티타늄 합금은 실험실 테스트에서 기준 물질보다 20배 더 우수한 성능을 보였고 내구성도 더 우수했습니다.AI 기반 촉매 발견토론토 대학의 한 팀은 전해조용 촉매 후보 중 가장 적합한 것을 식별하기 위해 36,000가지 이상의 금속산화물 조합을 분석할 수 있는 자체 AI 프로그램을 개발했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 발견 과정을 크게 가속화하여 전통적인 시행착오 실험을 수년에서 단 며칠로 단축했습니다. AI가 생성한 예측은 캐나다 광원(Canadian Light Source)과 .. 2025. 2. 17.
페로브스카이트 탠덤, 초박막 유연성 태양 전지 스완지 대학과 아보 아카데미 대학의 연구원들은 박막 태양광 발전 시스템의 이해와 효율성을 향상시키기 위한 획기적인 분석 모델을 개발했습니다. 이 모델은 초박막, 유연성 태양 전지의 개발과 페로브스카이트와 같은 첨단 소재의 통합을 포함하여 태양 에너지 기술을 변화시킬 수 있는 광범위한 태양 에너지 혁명의 일부입니다. 이러한 발전은 태양 에너지를 보다 다양하고 광범위하게 적용할 수 있게 만들 수 있습니다.개선된 분석 모델연구자들이 개발한 새로운 분석 모델은 박막 태양 전지의 잠재력을 완전히 포착하지 못했던 기존 모델의 한계를 극복합니다. 이 혁신적인 기술은 전지의 작동 방식에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 보다 효율적인 설계와 잠재적으로 더 높은 에너지 수율을 가능하게 합니다. 이 모델은 박막 광전 시스템.. 2025. 2. 17.
COF-999, 1kg 노란가루로 100kg 탄소를 포집 FabricNano의 단백질 강화 암석 풍화 및 Heirloom의 석회암 기술과 같은 분말 기반 탄소 포집 기술의 최근 발전은 기후 변화에 대처하기 위한 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하고 있습니다. COF-999와 같은 혁신적인 소재와 함께 이러한 혁신은 CO2 수준을 줄이고, 에너지 문제를 해결하며, 전 세계 탈탄소화 노력을 지원하는 데 있어 놀라운 잠재력을 보여줍니다.COF-999 혁신적인 소재COF-999는 UC 버클리 연구진이 개발한 획기적인 물질로, 탄소 포집 기술의 주요 발전을 상징합니다. 이 혁신적인 공유결합 유기 구조는 전통적인 탄소 포집 방법에 비해 여러 가지 장점을 제공합니다.상온에서 대기 중의 CO2를 효율적으로 제거합니다.200그램의 물질에서 연간 최대 20킬로그램의 CO2를.. 2025. 2. 17.
포집 CO2를 바이오매스 연료로 전환 케임브리지 대학교와 캘리포니아 대학교 버클리의 과학자들은 페로브스카이트 기반의 빛 흡수와 촉매로서의 미세한 구리 "나노꽃"을 결합한 자연에서 영감을 받은 방법을 사용하여 공기 중의 CO2를 제거하고 이를 지속 가능한 연료로 전환하는 혁신적인 "인공 잎"을 개발했습니다.구리 나노꽃을 촉매로 사용구리 나노플라워는 인공 잎 시스템에서 중요한 역할을 하며, 에탄과 에틸렌과 같은 두 개의 탄소 원자를 가진 복잡한 탄화수소의 형성을 가능하게 합니다. 단일 탄소 분자만을 생성하는 전통적인 금속 촉매와 달리, 이러한 미세한 구리 구조는 CO2를 더 가치 있는 다탄소 제품으로 전환하는 데 도움을 줍니다. 나노플라워의 독특한 특성은 3차원 구조와 높은 표면적에서 비롯되며, 이는 촉매 활성을 향상시킵니다. 이러한 구리 촉매.. 2025. 2. 17.
구글, 연령 감지 기능 추가 예정 2025년부터 구글은 미국 내 사용자 행동과 계정 데이터를 분석하여 성인과 미성년자를 구분할 수 있는 머신러닝 기반 연령 추정 모델을 테스트할 예정이며, 이를 통해 플랫폼 전반에 걸쳐 맞춤형 보호 조치, 개인화된 경험, 온라인 안전 조치를 강화할 계획입니다.머신러닝 연령 판별이 혁신적인 연령 추정 모델은 머신러닝을 사용하여 검색 기록, 유튜브 시청 습관, 계정 연령 등 사용자 데이터를 분석합니다. 이 기술은 성인 사용자와 미성년 사용자를 구분하여 Google이 적절한 보호와 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 모기지나 세금과 관련된 콘텐츠를 자주 검색하거나 오래된 계정을 가진 사용자는 성인으로 식별될 가능성이 더 높습니다. 시스템 구현에는 계정 설정의 자동 조정, 변.. 2025. 2. 17.

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