KAIST(카이스트) 연구팀이 신소재 데이터의 고속 분석을 위한 인공지능(AI) 훈련 방법론의 개발에 성공했다.

KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 시뮬레이션을 기반으로 한 신소재 데이터 분석을 위한 인공지능을 개발했다고 25일 밝혔다. 

최근 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능을 활용한 다양한 응용들이 실생활에 활용되고 있으며, 이에 인공지능을 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역설계하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다.

특히 신소재 개발에 장시간이 소요되는 점을 고려할 때 소재와 공정 개발에 인공지능을 활용해 다양한 구조나 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석해 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 방법론이 주목을 받고 있다. 

하지만 신소재 데이터의 경우 대량의 유의미한 실험 데이터를 구하기 어렵고, 기업들이 중요한 데이터는 대외비로 취급하고 있어 인공지능을 소재 데이터 영역에 적용하는 것은 상당히 어려운 실정이었다.

이런 데이터의 다양성, 크기, 접근성 문제가 해결돼야 하며, 이를 보완하기 위해 생성 모델 및 적절한 데이터의 합성에 관한 연구가 진행되고 있다. 아울러 인공지능의 성능 향상을 위해 생성되는 데이터 또한 실제 소재가 가지는 물리적 제약을 따라야 하며, 소재 데이터의 재료적 특징을 파악할 수 있는 기술이 필요하다.

홍승범 교수팀이 이번에 개발한 인공지능 훈련 방법론은 훈련을 위해 생성되는 데이터가 물리적 제약을 공유하도록 위상 필드 시뮬레이션을 활용해 기초 데이터를 형성하고 소재 데이터가 가지고 있는 실제 측정 과정에서 발생하는 다양한 잡음, 입자의 분포 정보 및 입자의 경계를 모사해 크기가 작은 소재 데이터의 한계를 해결했다. 

기존에 수작업으로 작성한 소재 데이터를 활용한 인공지능과의 상 분리 성능을 비교했으며, 생성된 데이터의 모사 요소가 상 분리에 영향을 미치는 영향을 파악했다. 

특히 이번 연구에서 제시하는 소재 데이터 생성을 활용한 인공지능 훈련 방법은 기존의 수작업으로 훈련 데이터를 준비하는 시간을 크게 단축할 수 있으며, 인공지능의 전이 학습 및 다양한 물리적 제약을 바탕으로 하는 위상 필드 시뮬레이션 활용을 바탕으로 다양한 소재 데이터에 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다.

홍 교수는 "인공지능은 분야를 막론하고 다양한 영역에서 활용되고 있고 소재 분야 역시 인공지능의 도움을 바탕으로 신소재 개발을 더욱 빠르게 완료할 수 있는 세상을 맞이할 것ˮ이라며, "이번 연구 내용을 신소재 개발에 바로 적용하기에는 데이터 합성 측면에서의 여전히 보강이 필요하지만 소재 데이터 활용에 큰 문제가 됐던 훈련 데이터를 준비하는 긴 시간을 단축해 소재 데이터의 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다ˮ고 말했다. 

신소재공학과 염지원 연구원, 노스웨스턴대학 티베리우 스탄 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 노스웨스턴대학의 피터 부리스 교수 연구실과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 게재됐다.

황민승 기자 다른기사 보기