고온 실험 없이 인공지능으로 합금 융해 반응 예측 모델 개발

KAIST 홍승범 교수와 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼 교수 공동 연구팀이 고온 실험으로만 가능했던 합금의 융해 반응을 인공지능으로 예측하는 모델을 개발했습니다.

연구팀은 밀도범 함수이론으로 계산한 형성에너지와 기존 실험 융해 반응 데이터를 결합해, 총 4천여 개의 화합물 데이터를 인공지능에 학습시킨 뒤 예측 모델을 구축했습니다.

연구팀은 다양한 머신러닝 알고리즘 중 'XG부스트' 기반 분류 모델이 82.5% 정확도로 합금의 혼합 가능성을 예측하는 데 가장 뛰어난 성능을 보였다고 설명했습니다.

이어 이번 연구가 실험이 어려운 고엔트로피 합금이나 고온에서도 견디는 초내열 합금 연구에 유용할 것이라며, 향후 더 복잡한 다금속 합금 설계에도 도움이 될 것이라고 덧붙였습니다.

YTN 사이언스 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)