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“수천 번의 고온 실험은 끝났다” KAIST, AI로 최강 신소재 찾는다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.07.14 11:48

기사 3줄 요약

1 KAIST, 고온 실험 없이 최적 합금 예측하는 AI 개발
2 컴퓨터 시뮬레이션 데이터 학습해 82.5% 정확도 달성
3 미래 신소재 개발 시간과 비용 획기적으로 줄일 전망

자동차나 기계 부품에 쓰이는 단단한 강철 합금을 만들려면, 보통 뜨거운 용광로에서 직접 녹여보는 실험을 수없이 반복해야 합니다. KAIST 연구진이 이제는 이런 고된 실험 없이도 인공지능(AI)으로 최적의 합금을 예측하는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 신소재 개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있어 큰 주목을 받고 있습니다. 미래 합금 개발의 방향을 완전히 바꿀 수 있는 중요한 성과입니다.

진짜 실험도 안 하고 어떻게 알아?

KAIST 홍승범 교수 연구팀은 미국 노스웨스턴대와 힘을 합쳤습니다. 이들은 먼저 컴퓨터 시뮬레이션으로 계산한 4,536가지 합금의 가상 데이터와 실제 실험 데이터를 AI에게 학습시켰습니다. 특히 성능 좋기로 유명한 ‘XGBoost’라는 AI 알고리즘을 사용했습니다. 그 결과, AI는 어떤 합금이 잘 녹고 안정적인지 무려 82.5%의 정확도로 예측해냈습니다. 뜨거운 용광로 앞에서 수없이 실험할 필요 없이, 컴퓨터가 최적의 조합을 찾아주는 셈입니다.

AI가 그냥 찍은 거 아니야?

연구팀은 AI가 단순히 답을 찍은 게 아니라는 것도 증명했습니다. ‘샤플리’라는 AI 해설 도구를 사용해 AI가 왜 그런 판단을 내렸는지 분석했습니다. 마치 수학 문제를 풀고 나서 풀이 과정을 전부 설명하게 한 것과 같습니다. 분석 결과, AI는 합금의 안정성을 결정하는 중요한 물리 법칙을 스스로 파악하고 있었습니다. AI의 예측이 그냥 데이터에 기반한 ‘감’이 아니라, 과학적 근거를 가지고 있다는 뜻입니다. 이는 AI 예측 결과의 신뢰도를 크게 높여줍니다.

그래서 우리한테 좋은 게 뭔데?

이번 연구는 특히 초고온을 견뎌야 하는 우주선 부품이나, 아주 단단해야 하는 차세대 자동차 소재 개발에 큰 도움이 될 전망입니다. 이전에는 실험이 너무 어려워 개발이 더뎠던 신소재들을 훨씬 빠르게 만들 수 있습니다. 홍승범 교수는 “이번 연구는 데이터 기반으로 소재를 개발하는 시대의 문을 열었다”고 말했습니다. 앞으로 생성형 AI 기술까지 더해지면, AI가 세상에 없던 새로운 합금을 자동으로 설계하는 날이 올 수도 있습니다.

편집자: 이도윤 기자

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