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[과학을 읽다]AI, 광물탐사·대체 물질 발견 '금손'

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AI가 찍어주니 탐사 기간·연구 속도 대폭 줄어
MS·한국지질자원연구원 등 연구 활발

광물, 특히 희귀광물이나 희토류 확보는 국가 경쟁력 확보 차원에서 꼭 필요하다. 미·중 갈등 속에 자원이 무기가 되는 모습은 아직 발견하지 못한 광물 자원을 탐사하고, 대체 물질을 확보하려는 중요한 이유가 된다.


AI와 양자컴퓨터를 통해 발견된 리튬의 대체물질. 사진제공=마이크로소프트

AI와 양자컴퓨터를 통해 발견된 리튬의 대체물질. 사진제공=마이크로소프트

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과거에는 석유가 자원무기로 활용됐지만, 최근에는 최신 반도체나 배터리 제조에 필요한 광물들이 그 자리를 대신한다. 특정 희토류는 가격도 비싸고 채굴 시 환경 파괴를 피할 수 없다. 신규 매장지를 찾는 것 역시 장기간의 시간과 노력이 필요하다. 이런 상황에서 과학의 발전은 새로운 대안을 제시한다.

최근 가격이 크게 하락한 리튬은 배터리 시대의 핵심 광물이다. 배터리 산업이 국가적으로 중요한 상황에서 안정적인 리튬 공급을 확보하는 건 필수다. 과거에는 리튬을 사 오는 데 주력했다면 앞으로는 리튬을 대체할 수 있는 물질을 찾거나 스스로 리튬 광산을 찾아야 할 수 있다.


최근 마이크로소프트(MS)가 양자컴퓨터와 인공지능(AI)을 이용해 배터리에 사용되는 리튬을 줄일 수 있는 물질을 찾아낸 것은 상당한 의미를 지녔다는 평가가 나온다. MS는 몇 주 만에 리튬을 기존 대비 70%나 적게 사용한 배터리를 만들 수 있는 방안을 찾아냈다. MS와 함께 연구를 진행한 미국 에너지부 소속 태평양남서국립연구원(Department of Energy’s Pacific Northwest National Laboratory)의 과학자들도 예상치 못한 신속한 결과에 놀랐다. PNNL의 최고 디지털 책임자인 브라이언 에이브럼슨은 "기술 발전으로 과학적 발견을 가속할 기회가 열렸다"고 환영했다. 이번 성과는 새로운 물질을 찾는 것을 주목적으로 하는 양자컴퓨터 클라우드서비스 ‘애저 퀀텀 엘리먼트’를 활용했다. 애저 퀀텀 엘리먼트는 서비스 개시 7개월 만에 ‘홈런’을 날렸다.


사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)가 이번 성과를 사회관계망서비스(SNS) ‘X(옛 트위터)’를 통해 공유하자 일론 머스크 테슬라 CEO가 댓글로 "흥미롭다"고 답변하기도 했다. MIT의 래피얼 고메즈 봄바렐리 교수는 "AI를 사용해 물리학자들이 수십 년 동안 해왔던 계산을 빠르게 처리할 수 있게 됐다"고 반겼다.

한국에서는 AI를 활용한 광물 탐사 노력이 활발하다. 한국지질자원연구원(원장 이평구)는 향후 광물 탐사에서 AI 활용 중요성을 간파하고 연구를 강화해 왔다. 한국지질자원연구원은 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께 AI를 활용하기 위해 노력했고 그 결과가 나타나고 있다.


이평구 한국지질자원연구원장이 지난 11일 AI를 활용한 리튬탐사에 대해 설명하고 있다. 사진=백종민 기자

이평구 한국지질자원연구원장이 지난 11일 AI를 활용한 리튬탐사에 대해 설명하고 있다. 사진=백종민 기자

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이평구 원장은 "AI를 이용해서 핵심 광물을 탐사하는 기술을 지난해 집중적으로 연구해 성과를 얻었다"고 설명한다. 이 원장은 지질연구원 스스로도 AI의 성과에 놀란 사례를 소개했다. 이 원장은 "지난해 말 화제가 됐던 미국 솔턴 호수의 리튬 광산도 연구원이 개발한 AI가 포착했다"고 설명했다. 이 호수의 리튬 매장량은 1800만t으로 약 708조원가량의 가치로 평가됐다. 이 정도 규모는 세계 2위 수준이다. 연구원 측도 솔턴 호수의 리튬 매장 가능성을 파악하던 중 미국 에너지부가 공식 발표를 해 놀랐다고 한다.

한국지질자원연구원이 개발한 AI 기반 핵심광물 예측 플랫폼 개발의 적용 모식도. 지질자원연구원은 우리나라 전체 하천퇴적물(2만5600개 지점)에 대한 시료 정보를 담은 지구화학 데이터에 지질도, 단층·암맥도 등을 스마트 마이닝 기술을 활용해 AI로 학습시켜 광상학적으로 리튬 매장 가능성이 높은 폐광산 11곳을 선별하는데 성공했다.

한국지질자원연구원이 개발한 AI 기반 핵심광물 예측 플랫폼 개발의 적용 모식도. 지질자원연구원은 우리나라 전체 하천퇴적물(2만5600개 지점)에 대한 시료 정보를 담은 지구화학 데이터에 지질도, 단층·암맥도 등을 스마트 마이닝 기술을 활용해 AI로 학습시켜 광상학적으로 리튬 매장 가능성이 높은 폐광산 11곳을 선별하는데 성공했다.

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지질자원연구원은 국내에도 AI를 적용해 11곳의 리튬 광산 후보지를 찾아 놓은 상태다. 지질연구원은 향후 추가 검증을 마친 후 결과를 발표할 예정이다. 이를 통해 한국이 리튬 강국이 되는 것이 연구원의 목표다.


이 원장은 "AI가 광산을 지목하는 알고리즘을 머신러닝을 통해 진행하고 있다. 빅데이터와 AI를 통해 확보자료, 기존 연구결과를 결합하면 올해 말쯤에는 꼭 확인해 봐야 하는 리튬 광산을 알 수 있을 것이다"고 말했다. 이 원장은 "AI를 통해 광산을 찾는 기술로 세계 최고가 되도록 노력하겠다"는 포부도 밝혔다.


이 원장이 지목한 경쟁 상대는 AI 기반 광산 탐사 업체 ‘코볼드 메탈’이다. 이 회사는 아마존 창업자 제프 베이조스, MS 창업자 빌 게이츠 등이 후원하고 있다.





백종민 기자 cinqange@asiae.co.kr
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