AI가 혁신을 가져온다! XANES 분광법의 획기적 발전

AI 기반의 지식 주입 베이지안 최적화 기법을 활용하여 XANES 분광법의 데이터 수집 효율을 획기적으로 향상시킨 연구 결과가 발표되었습니다. 배터리 소재 및 촉매 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 특히 동적 XANES 측정에 큰 효용성을 보입니다.

XANES(X-ray Absorption Near Edge Structure) 분광법은 물질 내 개별 원소의 화학적 상태와 대칭성을 특징짓는 강력한 기술입니다. 하지만 많은 에너지 지점에서 데이터를 수집해야 하므로 시간이 오래 걸리는 단점이 있었습니다. 기존의 적응형 샘플링 방법은 존재했지만, XANES 스펙트럼 구조에 대한 특정 영역 지식이 부족했습니다.

그런데 최근, 놀라운 연구 결과가 발표되었습니다! Ming Du, Mark Wolfman 등 연구진은 인공지능(AI)을 활용하여 이 문제를 해결했습니다. 그들은 흡수 에지와 프리에지 피크와 같은 스펙트럼 특징에 대한 이해를 통합한 지식 주입 베이지안 최적화 기법을 개발했습니다.

이 방법은 기존 방식보다 훨씬 적은 측정 지점(약 15-20%)만으로도 XANES 스펙트럼의 흡수 에지를 정확하게 재구성합니다. 놀랍게도, 흡수 에지의 x-선 에너지 오차는 0.03 eV 미만, 흡수 에지 자체의 오차는 0.1 eV 미만, 그리고 전체 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.005 미만으로, 기존 방식과 거의 차이가 없다는 것을 보여주었습니다.

연구진은 배터리 소재와 촉매에 대한 실험을 통해 이 방법의 효과를 검증했습니다. 정적 및 동적 XANES 측정 모두에서 뛰어난 성능을 보이며, 데이터 수집 효율을 향상시키고 화학적 변화 추적을 위한 시간 분해능을 개선했습니다. 흡수 에지 근처의 과소 또는 과다 샘플링과 같은 일반적인 오류를 줄이고, 높은 시간 분해능이나 제한된 측정 시간이 필요한 동적 실험을 가능하게 합니다.

결론적으로, 이 연구는 AI 기반의 자동화된 XANES 실험의 새로운 지평을 열었습니다. 시간과 비용을 절감하고 정확도를 높이는 동시에 동적 실험의 가능성을 확장하여, 재료 과학 및 화학 분야에 혁신적인 발전을 가져올 것으로 기대됩니다. 앞으로 더욱 다양한 분야에서 AI 기반의 자동화된 데이터 수집 기술이 활용될 것으로 예상됩니다.