실험 데이터 분석부터 AI 모델·역설계까지 통합…AI 어시스턴트도 도입
소재 연구개발(R&D) 전문 AI·시뮬레이션 플랫폼 기업 버추얼랩이 온톨로지 기반 지식 그래프와 AI 어시스턴트를 탑재한 데이터 기반 신소재 연구 플랫폼 'D3스퀘어(D3Square)'의 대규모 업데이트 버전을 출시했다.
이번 업데이트는 연구 현장에 분산된 데이터와 논문·문헌 지식을 도메인 온톨로지 기반 지식 그래프로 구조화하고 데이터 분석부터 AI 모델 구축과 역설계(Inverse Design)까지 하나의 플랫폼에서 수행할 수 있도록 한 것이 핵심이다.
소재 R&D 현장에서는 실험 데이터와 연구 노하우가 개인 PC나 개별 파일 형태로 관리되는 경우가 많아 연구자의 이직이나 퇴직 등에 따라 축적된 노하우가 유실될 수 있다는 문제가 제기돼 왔다.
D3S스퀘어는 연구자가 논문과 특허, 내부 연구보고서 등 비정형 문헌을 업로드하면 AI가 핵심 개체와 이들 사이의 관계를 자동으로 추출한다. 이를 토대로 '소재-물성-공정-평가방법'으로 이어지는 표준화된 지식 그래프를 구축한다.
단순히 자료를 저장하거나 키워드로 검색하는 데 그치지 않고 소재와 공정 사이의 연관 관계를 맵 형태로 시각화하는 것도 특징이다. 개별 연구자가 보유한 경험과 연구 지식을 조직 차원에서 공유하고 활용할 수 있도록 데이터 자산화하는 방식이다.
실험 장비에서 생성되는 데이터의 분석 기능도 확대했다. 연구자가 계측 원본 파일을 D3스퀘어의 공유 스토리지에 올리면 플랫폼이 데이터를 자동 분석하고 결과를 웹에서 시각화한다.
이번 업데이트에서는 XRD와 XPS의 피크 피팅·정량 분석을 비롯해 전자현미경(HRTEM·STEM)의 FFT d-spacing 및 라인 프로파일 분석, 전기화학 장비의 Tafel 부식 분석과 EIS 피팅 등으로 지원 범위를 넓혔다. 연구자는 별도의 전용 분석 소프트웨어 없이 웹 환경에서 실험 데이터를 처리하고 분석할 수 있다.
AI를 활용한 소재 탐색 기능도 강화했다. 별도의 코딩 없이 AI 모델을 구축할 수 있는 노코드 환경을 제공하며, SHAP 기반 설명 가능한 AI(XAI)를 통해 학습 결과와 주요 변수의 영향력을 자연어 리포트로 제공한다.
목표 물성을 입력하면 이에 적합한 소재 조성과 공정 조건을 추천하는 역설계 기능도 고도화했다. 기존 데이터를 토대로 후보 조건을 좁혀 연구 과정에서 반복되는 시행착오를 줄이고 소재 탐색을 지원하는 방식이다.
새롭게 도입한 AI 어시스턴트는 플랫폼에 축적된 데이터와 지식 그래프를 활용해 연구자가 현재 확인하고 있는 페이지의 맥락을 인식한다. 이를 기반으로 학습 성능 비교나 소재 물성 정보 추천 등 연구 과정에서 필요한 작업을 제안하고 연구자의 질문에도 답변한다.
이민호 버추얼랩 대표는 “신소재 개발의 성패는 산발적인 데이터를 얼마나 체계적으로 연결하고 자산화해 AI 연구에 활용할 수 있는지에 달려 있다”며 “D3스퀘어는 파편화된 데이터와 지식을 연결해 연구 리드타임을 줄이고 기업 및 연구기관이 데이터 기반 R&D 혁신을 실현하도록 돕는 강력한 도구가 될 것”이라고 말했다.
권상희 기자 shkwon@etnews.com
