AI 탑재 로봇으로 신소재 개발…KIST "연구 효율 500배 높였다"

"AI 학습으로 연구인력난 해결…촉매·배터리 개발에도 적용"

맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼: 스마트연구실 모식도(한국과학기술연구원 제공)

(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 한국과학기술연구원(KIST)·고려대 연구진이 인공지능(AI) 로봇팔로 나노소재 탐색 연구를 자동 수행하는 플랫폼을 개발했다. AI 학습을 효율화하는 기법이 적용돼 기존 자동화 장치 대비 탐색 효율이 500배 증가했다.

KIST는 '맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼: 스마트연구실' 성과를 4일 공개했다.

이는 로봇팔을 활용해 금속 나노입자를 합성하고 광학적 특성을 측정하는 자동 장치다.

여기에는 AI가 적용돼 연구자가 요구하는 물성을 스스로 탐색한다.

AI 학습에는 베이지안 최적화·얼리 스토핑 기법이 적용됐다. 베이지안 최적화는 AI가 특정 목표를 겨냥해 과업을 반복하며 최적의 결과를 탐색하는 것이다. 얼리 스토핑 기술은 AI가 특정 데이터에 지나치게 골몰하는 것을 방지해 학습 효율을 높이는 것이다.

이러한 기술들로 단순 자동화 장치 대비 소재 탐색 효율을 500배 이상 높일 수 있었다.

이 장치는 양질 데이터를 일관성 있게 양산한다는 장점이 있다. 그간 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 소모됐다.

스마트연구실의 안전을 보강하는 데에도 AI가 적용됐다. 무인 연구실은 로봇의 과부하로 인한 오작동 등이 우려된다. 이에 AI 시각 기술인 'DenseSSD'를 활용해 실험실 내 이상 현상을 탐지하고 사용자에게 알린다.

연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재 분야로 연구 플랫폼을 확장할 예정이다.

한상수 KIST 박사는 "스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구 인력 감소 문제를 해결할 수 있을 것"이라고 전망했다.

이번 연구는 재료과학 국제 학술지 '어드밴스드 펑서녈 매터리얼즈' 및 'npj 컴퓨테이셔널 매터리얼즈'에 각각 3월 6일, 2월 22일 온라인 게재됐다

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