UNIST, 미래 모빌리티용 꿈의 금속 소재 ‘설명 가능 인공지능’으로 개발

개인용 비행체 등에 쓸 수 있는 고강도 경량 합금을 XAI 기술로 설계했다.

[아시아경제 영남취재본부 황두열 기자] 인공 지능을 이용해 개인용 비행체(PAV)나 초고속 기차에 쓰이는 합금의 원소 조합과 제작 공정을 설계하는 기술이 나왔다.

UNIST가 기계공학과 정임두 교수 연구팀이 AI 기술을 이용한 새로운 고강도 경량 알루미늄 합금 설계 기술을 개발했다.

연구는 경상국립대학교, 한국재료연구원, 포스텍과 공동으로 진행했다.

AI가 찾아낸 원소 조합과 공정으로 만든 합금 소재는 기존 상용 소재(7068-T6 합금)보다 강도가 20% 이상 세고 연성은 2.5배 이상 뛰어났다.

기술에는 ‘설명 가능한 인공지능(XAI)’기술이 적용됐다.

AI가 특정 조합과 공정을 추천한 이유가 무엇인지 알 수 있어 다양한 미래 모빌리티용 합금 소재 개발에 응용할 수 있다.

소재 강도와 연성이 서로 반비례하는 일반적 특성은, 더 강하지만 가공하기도 편한 꿈의 소재를 찾으려는 수많은 도전의 걸림돌이 돼왔다.

합금 설계 시 강도가 높으면서도 충분한 연성을 가지는 최적의 첨가 원소 혼합 비율과 공정 조건을 찾아내야만 하는데 비율과 조건을 실험적으로 찾는 것은 엄청난 시간과 비용이 소모된다.

공동 연구진은 최적의 강도와 연성을 갖는 첨가 원소 조합과 공정 조건을 빠르게 찾는 딥러닝 AI 모델을 개발했다.

추천 알고리즘을 이용해 우수한 기계적 특성이 있을 것으로 예측되는 합금의 공정 조건도 얻었다.

추천 과정 또한 5분이 채 걸리지 않아 복잡하고 오래 걸리는 실험 없이 설계자가 원하는 공정 조건을 빠르게 얻을 수가 있다.

AI가 추천한 새로운 화학 조성과 공정 조건을 따라 실제 7000시리즈 알루미늄 합금을 제작해 본 결과 710MPa 이상의 항복강도를 유지하면서도 20%의 연성을 갖는 고강도 합금을 제작할 수 있었다.

널리 사용되는 상용 소재는 590MPa 정도의 항복 강도와 8% 수준의 연성을 지녔다.

‘설명 가능한 인공지능 기술’을 적용해 합금 설계 엔지니어가 화학 조성과 공정 조건이 합금의 기계적 특성에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있다는 것이 기술의 장점이다.

AI가 특정 조합과 공정 과정을 왜 추천했는지 그 이유를 알 수 있어 AI 모델의 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.

연구팀은 AI의 추천을 받아 실제 제작한 합금의 미세조직을 분석한 결과 ‘설명 가능한 알고리즘’의 해석은 실제 재료 공학적 이론에도 서로 잘 부합함을 확인했다.

제1 저자인 박서빈 학생은 “이 기술은 알루미늄 합금뿐만 아니라 다른 경량 합금 소재 생산에도 폭넓게 적용할 수 있어 소재 개발 기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

공동 교신저자인 경상국립대학교 성효경 교수는 “설명 가능한 인공지능으로 강도를 강화하는 주요 인자를 이해할 수 있다는 점에서 기술의 신뢰도와 응용성을 높였다”라고 말했다.

교신저자로 연구를 총괄한 정임두 교수는 “실험적인 방법만으로는 찾기가 어려웠던 높은 기계적인 특성을 가지는 경량 금속을 설명 가능 인공지능과의 융합연구로 찾아냈다”며 “갈수록 높아지는 차체 경량화에 대한 수요를 맞추면서도 안정성을 극대화할 수 있는 핵심적인 기술이 될 것”이라고 말했다.

연구 결과는 금속 분야 JCR 상위 7% 이내 국제 학술지인 ‘저널 오브 알로이 앤 컴파운드’ (Journal of Alloys and Compounds)에 지난 1월 게재됐다.

본 연구는 한국연구재단, 산업통상자원부, 산업기술평가관리원(KEIT)의 연구 지원으로 이뤄졌다.

영남취재본부 황두열 기자 bsb03296@asiae.co.kr