극단적인 온도나 부식에 대한 저항성 등 유용한 특성을 가진 새로운 유형의 금속을 개발하는 데 머신러닝(machine learning)이 도움을 줄 수 있을 것이란 연구 결과가 발표됐다. 이러한 발전은 다양한 분야에서 유용할 수 있다. 예를 들어 저온에 강한 금속은 우주선을 개선하는 데 사용될 수 있고 부식에 강한 금속은 보트나 잠수함에 사용될 수 있다.

현재 과학자들은 일반적으로 연구실 실험을 통해 금속을 결합해서 새로운 금속을 만드는 방법을 발견한다. 실험은 보통 저렴하며 가단성이 있는 철(iron)처럼 잘 알려진 원소를 이용해서 시작된다. 그런 원소에 다른 원소를 한두 가지 더하면서 어떤 효과가 나타나는지 관찰하는 것이다. 이러한 방식은 시행착오를 동반하는 힘든 과정이며 필연적으로 유용한 결과보다는 실패를 더 많이 낳을 수밖에 없다.

그러나 10월 초 〈사이언스(Science)〉에 발표된 새 논문에 따르면 인공지능(artificial intelligence, AI)을 활용할 경우 연구자들이 유용한 금속 조합을 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있을 것으로 보인다.

막스플랑크연구소(Max Planck Institute)의 연구원들은 이 방법을 이용해서 유망한 새 금속 17개를 발견하는 데 성공했다. 연구팀은 물질이 고온 또는 저온에 노출됐을 때 확장하거나 수축하는 정도를 나타내는 ‘인바(invar)’가 낮은 금속을 찾고 있었다.