포항공대 연구팀, 합금의 고상선·액상선 예측하는 AI 모델 ‘AlloyGCN’ 개발

이병주 포항공과대학교 신소재공학과 교수. /포항공대 제공

포항공과대학교 연구팀이 두 가지 이상의 금속을 섞어 만든 합금의 고상선과 액상선을 예측하는 AI 모델 개발에 성공했다.

이병주 포항공대 신소재공학과 교수팀은 금속 성분과 기본 특성 정보만 입력하면 복잡한 열역학 계산 없이도 합금이 녹기 시작하는 온도와 완전히 녹는 온도를 예측할 수 있는 AI 모델 ‘AlloyGCN’을 개발했다고 19일 밝혔다.

 

이 AI 모델의 핵심은 ‘그래프 신경망(Graph Neural Network)’ 기술이다. 금속을 이루는 원소들을 점(노드)으로, 원소 간 관계를 선(엣지)으로 연결함으로써 일종의 네트워크처럼 분석해 금속 원소들이 서로 어떤 영향을 주고받는지를 정확하게 반영한다.

연구팀은 ‘설명 가능한 인공지능(eXplainable AI)’ 기법도 적용해 단순히 결과만 보여주는 것이 아니라, 어떤 금속의 어떠한 특성이 예측에 큰 영향을 줬는지를 정량적으로 분석해 이해하기 쉽게 설명하도록 설계했다. 

이병주 교수는 “이 기술이 상용화된다면 항공우주, 금속 3D 프린팅, 전기차 부품 등 고성능 금속 소재가 필요한 산업에서 빠르게 합금을 설계하고 제작하는 데 큰 도움이 될 것”이라며 “후속 연구를 통해 수소 저장 능력, 기계적 강도, 수소 취성 등 다양한 합금 특성을 예측할 수 있도록 모델을 확장해 나갈 계획”이라고 말했다.

 

/단정민기자 [e-mail]