일본 화학 기업이 인공지능(AI)으로 소재 성능을 예측하는 신기술을 개발했다. 그동안 사람이 일일이 실험을 거쳐서 확인해야 하던 신소재의 특징을 단기간에 파악할 수 있게 됐다.
14일 니혼게이자이신문(닛케이)은 일본 화학기업 니혼제온이 자국 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO) 등과 AI 기반 소재 성능 예측 기술을 공동 개발했다고 보도했다. AI로 복잡한 구조로 된 소재의 이미지, 계산 데이터 등을 정밀 분석해서 물성 등을 예상하는 게 핵심이다.
닛케이에 따르면 니혼제온의 AI가 하루에 생성하는 계측 데이터는 약 10만건이다. 사람이 실험을 거쳐 데이터를 확보하는 방식과 비교해 대폭 규모를 확대할 수 있어 한층 효율적으로 신소재를 개발할 수 있을 것이라고 평가했다.
니혼제온 등 연구팀은 이번 기술에 생성적 대립 신경망(GAN)을 활용했다. GAN에 소재 주요 부분을 구성하는 모재, 첨가제, 충전제 등과 관련한 데이터를 학습시켰다. 이를 바탕으로 소재의 이미지, 파장이 서로 다른 빛을 가할 때의 변화치 등을 생성한다. 닛케이는 이 같은 방식을 적용하면 실제 실험으로 데이터를 확보할 때까지 걸리는 시간을 2만분의 1로 줄일 수 있다고 전했다.
성능 측정 부문에서는 GAN에서 생성한 이미지나 데이터를 AI가 해석한다. 이미지에서 소재의 물리적 구조, 분광 스펙트럼에서 화학적 구조를 각각 파악해 강도 및 표면 전기 저항 등을 예측하는 형태다.
니혼제온은 해당 기술을 탄소나노튜브(CNT)에 우선 적용할 계획이다. 니혼제온은 현재 CNT와 고무를 혼압해서 내열성과 강도를 높인 'O링'을 개발하고 있다. 해당 제품은 웨어러블 디바이스의 전극, 반도체 제조장치, 플랜트 부품 접합부 등에 활용할 수 있다.
윤희석기자 pioneer@etnews.com
