KAIST, ‘영상화·머신러닝’ 통한 신소재 역설계 플랫폼 제시

한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 KAIST 10대 플래그쉽 분야이자 글로벌 특이점 과제인 ‘KAIST 신소재 혁명 : M313 이니셔티브’ 과제의 배경과 역사, 진행상황, 미래방향을 제시했다고 31일 밝혔다.

홍 교수 연구팀은 다중스케일 다중모드 영상화 기술과 머신러닝(기계학습) 기법을 융합해 고차원의 구조-물성 및 공정-구조 상관관계를 도출했다.

그리고 이를 인공지능과 3차원 다중 스케일 프린팅 기술을 활용해 신소재 디자인부터 시장 진입까지의 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 비전과 실행 플랫폼을 제안했다.

M3I3 플랫폼은 고용량 에너지 소재 디자인에서 시작해서, 고밀도 메모리 소재, 고성능 자동차/항공 소재에도 응용 가능할 것으로 기대된다.

홍승범 교수는 “물성마저 공간과 시간의 함수로 영상화할 수 있는 시대가 도래했다”며 “20년 걸리던 신소재 개발 기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것”이라고 말했다.

한편 이번 연구 성과는 국제 학술지 `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 온라인판에 출판됐다.