합금 R&D에 AI 이용하면 1000배 비용 절약

POSTECH 연구진, 합금 결정구조 예측 시스템 개발
합금 데이터 관련 딥러닝 과정없이도 합금모양 예측

인공지능. 게티이미지 제공

[파이낸셜뉴스] 중세 유럽에서는 값싼 금속을 이용해 금을 만들려는 사람들이 있었다. 이후 현대에 와서도 하나의 합금을 만들기까지 수많은 실험의 실패를 반복해 왔다.

이제는 IT기술이 발달을 거듭해 인공지능(AI)을 이용한 실험으로 새로운 합금을 만드는 시대가 찾아왔다. 국내 연구진은 딥러닝에 필요한 데이터 없이도 합금을 만들어낼 수 있는 AI 시스템을 개발했다
포항공과대학교(POSTECH) 화학과 심지훈 교수·진태원 박사 연구팀과 인공지능대학원 박재식 교수는 거대한 훈련 데이터 없이 확장가능 인자로 다원소 합금의 결정구조를 예측할 수 있는 시스템을 개발했다고 15일 밝혔다. 연구진은 이 AI 시스템을 이용하면 기존 연구대비 약 1000배 정도의 계산 비용을 절약할 수 있는 것으로 예상했다.

연구진이 개발한 AI 시스템을 이용해 실험한 결과 합금 데이터가 훈련과정에 관여하지 않았음에도 다원소 합금의 결정모양이 80.56%의 정확도로 예측했다.

또한, 이 시스템은 고엔트로피 합금을 84.20%의 정확도로 예측했다.

심지훈 교수는 "신소재 개발을 위해 AI 방법론을 적용하기 위해서는 거대한 데이터셋이 요구된다"며 "이번 연구를 통해 거대한 데이터셋 확보 없이 첨단 소재의 결정구조를 효과적으로 예측할 수 있게 됐다는 점에서 의미가 있다"고 설명했다.

고체는 결정구조에 따라 특정 성질이 결정된다. 결정구조는 같지만, 화학조성이 일정한 범위에서 연속적으로 변화하는 소재인 고용체 고엔트로피 합금의 경우, 결정상에 의해 강도나 연성 같은 기계적 특성이 달라진다.

물질의 결정구조를 예측하는 것은 새로운 기능성 물질을 찾는 데 결정적인 역할을 한다. 최근에는 기계학습을 통해 결정구조를 예측하는 방법이 연구되고 있지만, 여기에는 훈련에 필요한 데이터를 준비하기까지 막대한 비용이 소요된다.

이번 연구는 국제학술지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 최근 게재됐다.

[e-mail] 김만기 기자