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포항공과대학교(포스텍)가 `합금 이상의 합금`으로 불리는 고엔트로피 합금을 개발하기 위해 인공지능(AI)을 도입하며 신소재 개발에 한 발짝 다가섰음.

10일 포스텍은 이승철, 진현규 기계공학과 교수 연구팀이 AI를 활용한 고엔트로피 합금의 상 예측 기술을 개발했다고 밝혔음. 고엔트로피 합금은 이론적으로 무한에 가까운 종류의 합금을 만들 수 있고 기계적, 열적, 물리적, 화학적으로 뛰어난 특성을 갖고 있음. 이미 극저온이나 부식 등의 극한환경에서도 우수한 성능을 보이는 합금 등이 개발된 바 있음.

연구팀은 딥러닝 기술을 활용해 고성능의 설명 가능한 고엔트로피 합금 상 예측 모델을 개발했음. 그동안 고엔트로피 합금 소재 개발에는 수많은 시행착오가 있어 과도한 시간과 비용이 필요했지만 AI를 통해 이같은 문제를 극복했음. 연구팀은 모델 최적화, 데이터 생성 및 파라미터 해석의 세 가지 관점에서 딥러닝 기술들을 활용했음. 특히 조건부 적대적 생성 신경망(Conditional Generative Adversarial Network) 기반의 데이터 증강 모델을 구축하는 데에 집중했음. 이를 통해 AI 모델이 아직 발견되지 않은 고엔트로피 합금 샘플들을 반영할 수 있게 되면서, 기존 방법과 비교해 비약적인 상 예측 정확도 향상을 달성했음.

또 연구팀은 설명 가능한 AI 기반의 고엔트로피 합금 상 예측 모델을 개발했음. 이를 통해 블랙박스인 딥러닝 모델에 해석 가능성을 부여했고 특정 상을 갖는 고엔트로피 합금을 디자인하기 위한 중요 설계 인자에 대한 지침을 마련했음.

이번 연구에 참여한 이 교수는 "이 연구는 최근 주목받고 있는 고엔트로피 합금에 AI 기술을 접목, 기존 연구의 한계를 획기적으로 개선한 결과"라며 "공동연구팀의 다학제 협업을 통해 AI 기반 신소재 개발을 촉진할 수 있는 결과를 만들어낸 데에 의의가 있다"고 말했음.

진 교수는 "해당 연구의 결과는 기존 신소재 개발 프로세스를 위해 소요되었던 시간과 비용을 대폭 절감하고, 추후 새로운 고엔트로피 합금 및 그에 기반한 다양한 기능소재를 개발하는 데에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다"고 덧붙였음.

본 연구 성과는 ‘Materials and Design’ 지에 게재됨