`AI 역설계` 통해 신소재 공정 발견… `고려청자` 조만간 재현 가능해질까

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`AI 역설계` 통해 신소재 공정 발견… `고려청자` 조만간 재현 가능해질까
홍승범(왼쪽에서 세번째) KAIST 교수 연구팀은 AI 기술로 소재를 역설계해 신소재를 발굴할 수 있는 'M3I3 플랫폼' 기술을 개발했다. KAIST 제공

국내 연구진이 AI(인공지능) 기술을 활용해 새로운 소재를 개발할 수 있는 플랫폼 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 현재 재현하지 못하고 있는 고려청자와 고용량 배터리 등에 쓰이는 신소재 개발 기간을 20년에서 5년으로 단축시킬 수 있을 전망이다.

KAIST는 홍승범 교수 연구팀이 AI 기술로 소재를 역설계해 신소재를 발굴할 수 있는 'M3I3 플랫폼' 기술을 개발했다고 지난달 31일 밝혔다.

이 기술은 다중 스케일 다중모드 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합한 것으로, 신소재 디자인부터 시장 진입까지 기간을 획기적으로 단축할 수 있다.

각종 무기와 그릇, 장신구 등의 신소재는 많은 시행착오와 도제식 비결 전수를 거쳐 발견, 개발돼 왔다. 과학기술의 발달에 힘입어 광학현미경 발명으로 검의 미세구조와 검의 강도, 경도 간 상관관계를 이해하기 시작했고, 투과전자현미경과 원자간력 현미경 발명으로 원자 수준의 분해능으로 신소재를 영상화할 수 있었다. 하지만, 고려청자는 고려시대 장인들의 비결이 남아 있지 않아 현대에 재현하지 못하고 있다.

연구팀이 개발한 플랫폼 기술을 활용하면 고려청자의 다중 스케일 구조를 영상화해 데이터화하고, 구조를 구현할 수 있는 공정 과정을 머신러닝으로 역설계하면, 고려청자를 재현할 수 있다.

M3I3 플랫폼은 소재의 물성을 바탕으로 거꾸로 소재가 만들어진 공정 방식을 파악할 수 있는 역설계 방법론이다. 연구팀은 스마트폰과 전기차 배터리 양극재를 구성하는 니켈·코발트·망간 화합물의 배합 비율과 용량 등을 토대로 소결 온도와 시간 등 공정방식을 찾아냈다.

이를 기반으로 원하는 물성을 지닌 신소재 공정 기법을 신속히 확보해 소재 개발 기간을 단축시킬 수 있었다고 연구팀은 설명했다.홍승범 KAIST 교수는 "머신러닝을 활용해 물성, 구조, 공정으로 이어지는 역설계 알고리즘 개발이 가능해져 고용량 에너지 소재 디자인부터 고밀도 메모리 소재, 고성능 자동차·항공 소재 등에 적용할 수 있다"고 말했다.

이번 연구결과는 국제 학술지 'ACS 나노(지난달 12일자)' 온라인판에 실렸다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr




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