AI가 소재 합성 속도를 높이다: 버클리 연구소, AI 알고리즘으로 효율 획기적으로 개선

2025-09-22
AI가 소재 합성 속도를 높이다: 버클리 연구소, AI 알고리즘으로 효율 획기적으로 개선

버클리 연구소 연구원들은 AI 알고리즘 AutoBot을 사용하여 고품질 박막 합성 효율을 크게 향상시켰습니다. AutoBot은 여러 특성 분석 기술의 데이터를 분석하여 합성 매개변수와 박막 품질 간의 관계를 빠르게 학습합니다. 연구 결과, 5~25%의 상대 습도에서 고품질 박막을 합성할 수 있으며, 엄격한 환경 제어가 필요하지 않다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 연구는 상용 생산을 위한 중요한 기반을 마련하고, 소재 과학 분야에서 AI의 잠재력을 입증합니다.

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기술 박막 합성

소변을 뼈로 만드는 법: 바이오테크놀로지의 획기적인 돌파구

2025-06-28
소변을 뼈로 만드는 법: 바이오테크놀로지의 획기적인 돌파구

로렌스 버클리 국립 연구소, UC 어바인, UIUC의 연구원들은 인체 소변을 뼈와 치아 수복에 사용되는 귀중한 광물인 하이드록시아파타이트로 전환하도록 효모를 유전자 조작했습니다. 이 비용 효율적이고 지속 가능한 프로세스는 하이드록시아파타이트의 공급원을 제공할 뿐만 아니라 폐수 처리 비용을 줄이고 비료 생산도 가능하게 합니다. '오스테오 효모'라고 불리는 변형된 효모는 소변에서 효율적으로 미네랄을 추출하여 자연적인 뼈 형성 과정을 모방합니다. 이 '소변 재활용' 접근 방식은 환경과 경제에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

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기술

인공 잎, 태양광으로 CO2를 연료로 전환

2025-04-24
인공 잎, 태양광으로 CO2를 연료로 전환

연구원들은 우표 크기의 작은 인공 잎을 개발했습니다. 이 인공 잎은 태양광을 이용하여 CO2를 C2 분자로 변환합니다. 기존의 생물학적 접근 방식과 달리, 내구성과 안정성을 높이기 위해 무기물인 구리를 사용합니다. 광양극과 광음극으로 구성된 이 장치는 유기 산화 반응과 C2 생성물 생성을 촉진합니다. 이러한 C2 화학 물질은 플라스틱과 항공 연료 등 다양한 산업 제품의 원료가 됩니다. 향후 연구는 효율성과 확장성 향상에 중점을 둘 것입니다.

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저온에서의 예측 불가능한 엑시톤 이동: 모아레 초격자 내 파손

2025-03-28
저온에서의 예측 불가능한 엑시톤 이동: 모아레 초격자 내 파손

버클리 연구소 연구원들은 운동이 멈춰야 하는 극저온에서도 모아레 초격자 내 저온 준입자인 파손이 층간 엑시톤의 이동을 가능하게 한다는 것을 발견했습니다. 이는 기존의 이해에 이의를 제기하며, 엑시톤을 큐비트로 활용하여 양자 기술의 안정성을 향상시키는 새로운 길을 열어줍니다. Molecular Foundry의 나노 구조 이미징 및 조작 시설을 통해 가능해진 이 발견은 재료 과학에 대한 기본적인 통찰력을 제공하고 양자 정보 과학에 대한 유망한 방향을 제시합니다.

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획기적인 발견: 최초의 버클륨 함유 유기금속 분자 합성 성공

2025-03-27
획기적인 발견: 최초의 버클륨 함유 유기금속 분자 합성 성공

미 에너지부 로렌스 버클리 국립연구소 연구팀이 무거운 원소 버클륨을 포함하는 최초의 유기금속 분자 '버클로센' 합성에 성공했습니다. 이 획기적인 발견은 주기율표에서 우라늄 다음 원소들의 화학에 대한 오랜 이론에 의문을 제기합니다. 버클륨의 높은 방사능과 공기 민감성으로 인해 합성은 매우 어려웠습니다. 연구팀은 특수 장비와 겨우 0.3밀리그램의 버클륨-249을 사용하여 이러한 난관을 극복했습니다. 이 발견은 버클륨과 다른 악티늄 원소들의 화학적 거동에 대한 새로운 통찰력을 제공하고 미래 연구의 길을 열어줍니다.

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DESI, 첫 데이터 공개로 무한한 가능성 제시

2025-03-19
DESI, 첫 데이터 공개로 무한한 가능성 제시

암흑 에너지 분광기(DESI) 연구진이 첫 번째 데이터 세트(DR1)를 공개했습니다. 방대한 데이터 세트는 전 세계 과학자들에게 암흑 에너지와 우주의 신비를 탐구할 수 있는 귀중한 자료를 제공합니다. 이번 공개에는 광범위한 설명 자료가 포함되어 있어 대형 망원경에 접근할 수 없는 연구자들도 연구를 진행할 수 있습니다. 버클리 연구소의 Anthony Kremin은 이 데이터 세트가 획기적인 발견으로 이어질 잠재력을 강조하며 과학계에 가능성을 탐구할 것을 촉구했습니다. DR1 논문은 공개되어 있으며, 관련 영상은 DESI 유튜브 채널에서 볼 수 있습니다.

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