AI 능동형 지능 기술 적용…신소재 개발 방식 효율 향상

AI 기반 신소재 발굴 시스템과 발굴된 소재의 성능 비교. 사진=고려대학교

고려대학교는 신소재공학부 김용주 교수와 KAIST 신소재공학과 정연식 교수, 국립한밭대학교 신소재공학과 오민욱 교수 공동연구팀이 AI 기반 능동형 지능 기술을 활용해 고효율 ‘고엔트로피 칼코제나이드 열전 소재(HECs)’를 개발했다고 10일 밝혔다.

열전 소재는 온도 차이를 전기에너지로 변환하는 물질로, 전 세계 에너지 소비량의 70%에 달하는 폐열을 재활용할 수 있는 핵심 솔루션이다. 다만 여러 원소를 섞어 성능을 높이는 고엔트로피 소재는 최적의 조합을 탐색하는 것이 어려워 기존 방식으로는 성능 극대화에 한계가 있었다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 베이지안 최적화 기반 폐쇄형 루프 실험 프레임워크를 구축했다. 이 AI 모델은 물리적 지식을 기반으로 한 특수 지표인 평균 품질 계수를 학습 지표로 활용해 다음 실험에 적합한 후보군을 제안한다.

그 결과, 전체 후보군인 1만6206개 조합 중 약 0.5%인 80개 샘플만 제작·시험해 열전 성능 지수(소재의 열전 변환 효율 지표)가 2.0 이상을 기록한 신규 고엔트로피 소재 3종을 발견했다. 이는 기존 신소재 개발 방식 대비 탐색 효율을 수십 배 이상 높인 결과라고 연구팀은 설명했다.

김용주 고려대 신소재공학부 교수는 “이번 연구는 AI가 물리적 원리를 바탕으로 최적의 원소 조합을 제안할 수 있음을 입증한 사례”라며 “연구자의 전문 지식이 부족해도 AI와 함께 복잡한 신소재 설계가 가능해졌다”고 말했다.

<문화경제 한시영 기자>