

(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 광범위한 금속 3D프린팅의 공정 변수 속에서 최적의 조건을 빠르고 정확하게 탐색하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
한국연구재단(NRF)은 포항공대(POSTECH) 김형섭 교수와 한국과학기술원(KAIST) 공동연구팀이 인공지능 능동 학습 기법을 적용해 티타늄(Ti-6Al-4V) 합금의 3D프린팅 공정 변수를 효율적으로 탐색, 고강도·고연신 금속 제품을 생산했다고 5일 밝혔다.
고강도와 생체 적합성이 뛰어난 Ti-6Al-4V 합금은 금속 3D프린팅에서 가장 많이 사용한다.
연구팀은 Ti-6Al-4V 합금의 레이저 분말 베드 융합(LPBF) 3D프린팅 공정에서 최적의 변수를 찾는 데 걸리는 시간과 비용을 줄이기 위해 인공지능 능동 학습방식을 적용했다.
우선 119개의 기존 매개변수 조합 데이터 세트로 시작해 이 합금의 성능을 최적으로 향상할 가능성이 가장 높은 조합을 예측했다.
이어 능동 학습의 예측과 실험 검증을 반복적으로 진행함으로써 높은 극한 인장강도와 연신율을 동시에 최적화하는 공정 변수를 탐색해 단 5번의 반복만으로 고성능 합금을 달성했다.
또 이를 적용해 3D프린팅한 Ti-6Al-4V 합금은 최대 인장강도 1190MPa(메가파스칼), 최대 연신율 16.5%를 기록했다. 이는 금속 3D프린팅으로 제조된 기존 부품의 성능과 비교했을 때 강도와 연신율 모두 매우 우수한 수치다.
김형섭 포항공대 교수는 “능동 학습 기반 인공지능은 실험 설계를 단순화할 뿐만 아니라 미지의 매개변수를 효과적으로 탐색할 수 있어 재료과학 분야의 획기적인 발전을 이룰 것으로 기대한다”고 말했다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터사업의 지원으로 수행된 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스'에 지난달 22일 게재됐다.
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