KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 드렉셀대학교 등과의 국제 공동연구를 통해 AI가 소재 발굴부터 실험, 검증까지 신소재 연구 전 과정을 주도하는 새로운 연구 전략을 제시했습니다.

연구진은 이를 분석한 리뷰 논문에서 소재 연구를 발견-개발-최적화 세 단계로 나누고, 단계별로 AI의 역할을 구체화했습니다.

먼저 소재 발견 단계에서는 AI가 수많은 재료 가운데 가장 유망한 후보를 골라내고, 개발 단계에서는 실험 데이터를 분석하고 자율 실험 시스템을 통해 실험 과정을 자동으로 조정해 연구 기간을 단축시킵니다.

마지막으로 최적화 단계에서는 AI가 강화학습과 베이지안 최적화 기술을 통해 시행착오 없이 성능이 가장 좋은 조합을 찾아내는 똑똑한 연구 조수 역할을 합니다.

논문은 또 AI가 스스로 실험을 계획하고 결과를 분석해 다음 실험 방향까지 제안하는 자율 실험실(Self-driving Lab)과 AI가 촉매 합성 실험을 자동으로 최적화하고 로봇이 수행하는 AI 기반 촉매 탐색 플랫폼을 심층적으로 다뤘습니다.

특히 AI가 촉매 합성과 최적화 과정을 자동으로 수행해 연구 속도를 비약적으로 높이는 사례를 소개하고, 배터리·에너지 소재 개발로의 확장 가능성을 제시했습니다.

홍승범 교수는 "AI가 이제 단순한 계산 도구가 넘어 신소재공학의 새로운 언어로 자리잡고 있다"며 "연구진이 제시한 로드맵이 차세대 배터리와 반도체, 에너지 산업 연구에 중요한 길잡이가 될 것"이라고 말했습니다.

이번 리뷰 논문은 나노과학 분야 국제 학술지, ACS Nano에 8월 5일자로 실렸습니다.

TJB 대전방송