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[IT뉴스][과학기술에 미래를 묻다]소재산업 혁신, AI활용에 달렸다
온카뱅크관리자
조회:
49
2025-03-09 19:07:27
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3CtXX2f5kk"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="462917752abd8183b78bf7839dc915be13424de289c8ab4fa03b41c1887f778a" dmcf-pid="0hFZZV41gc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/09/dt/20250309190437255inch.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="FgsDDX5rcE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/09/dt/20250309190437255inch.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="2a2121aafad1c10a95fd356685812a4b2879096d5bb29ba4d21de918bab9d4ae" dmcf-pid="pl355f8tNA" dmcf-ptype="general">산업 혁신의 속도는 점점 더 빨라지고 있다.반도체, 디스플레이, 이차전지, 바이오 등의 핵심 기반이 되는 첨단소재 기술은 단순한 연구개발(R&D)을 넘어 글로벌 공급망 확보와 국가 경제 안보를 위한 전략적 요소로 자리 잡고 있다. </p> <p contents-hash="47b11943cc9dac5898c297b76ca0169aac76e7e88213daed99dc11c0eec1c7e3" dmcf-pid="US01146Fjj" dmcf-ptype="general">특히 인공지능(AI)이 소재 연구의 새로운 패러다임을 형성하며 혁신을 가속화하고 있다.</p> <p contents-hash="3208351c8ba6a60f7a2f2cc518fea7fcabea325a956d0ff0132a4b01db6228d5" dmcf-pid="uvptt8P3NN" dmcf-ptype="general">기존의 소재 개발은 연구자의 경험과 시행착오에 의존하는 방식이 대부분이었다. 그러나 AI가 도입되면서 데이터 기반 연구가 가능해졌고, 신소재 개발 속도도 획기적으로 빨라지고 있다. AI는 방대한 실험 및 계산 데이터를 학습해 최적의 조성, 제조 공정, 물성을 예측하는 역할을 수행한다. </p> <p contents-hash="f260783fd42e941cce9400cb44388920be21fd4c3f5309c019412370a6dacdd4" dmcf-pid="7TUFF6Q0ja" dmcf-ptype="general">구글의 'GNoME'는 AI를 활용해 220만개의 신규 무기화합물을 예측하고, 그 중 38만개를 안정적인 물질로 확인하는 성과를 거두었다.</p> <p contents-hash="db8c8d0962c4e445942017f4b59a50f66d8742e865eeaf19160d287115d8ef66" dmcf-pid="zyu33Pxpjg" dmcf-ptype="general">LG AI연구원도 작년 8월 '엑사원 3.0'의 모델 학습 방법, 성능 평가 결과 등을 담은 기술 보고서를 발표하였는데, 2021년 12월 거대언어모델(LLM)'엑사원 1.0'을 발표한 이후 3년간 생성형 AI를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 연구개발에 집중해 온 성과이다.</p> <p contents-hash="e26bb63c7683a93a09a5b44e6d8db0c14b88530c5f4511c17847920489108335" dmcf-pid="qW700QMUNo" dmcf-ptype="general">세계 주요국들은 AI를 활용한 소재 연구개발을 적극 지원하고 있다. 미국은 '소재 게놈 이니셔티브(2011)'를 통해 소재 데이터 플랫폼을 구축하고 AI 기반 신소재 탐색을 강화하고 있다. 유럽연합(EU)은 2022년 '첨단소재 2030 전략'을 수립하고, NOMAD, EMMC, EMCC 등 재료모델링 및 디지털화를 촉진하는 프로젝트를 진행 중이며, 일본과 중국도 AI 기반 소재 연구 플랫폼을 강화하고 있다. </p> <p contents-hash="af78ac149cf4934959759b01ac8ab71f09c3e1812dcc3d76e149744f5490d6d3" dmcf-pid="BYzppxRugL" dmcf-ptype="general">한국 역시 지난해 '소재 연구데이터 활용 생태계 구축 전략'과 '첨단소재 R&D 발전 전략'을 발표하며, AI 기반 소재 연구를 국가 전략으로 추진 중이다. </p> <p contents-hash="b8f344978dcb44aa7c21bc2ce1893999b3e97bbc66eb81db5e2e38716349e047" dmcf-pid="bEWSSuzTAn" dmcf-ptype="general">100대 첨단소재와 100대 미래소재를 선정해 연구개발을 지원하며, AI와 빅데이터를 활용한 연구 환경을 조성하고 있다. </p> <p contents-hash="585fb57660b6dc05dad956d3593b8309483dad47b80e389900e4ab9876868a81" dmcf-pid="KDYvv7qyNi" dmcf-ptype="general">본 전략은 2030년까지 고품질 소재 연구데이터 300만 건을 확보하고, 플랫폼 활용 비용 및 개발기간 단축 대표성공 사례 20건 창출을 목표로 하고 있다. 이를 위해, 정부는 기존의 K-MDS를 확대 재편하여 '소재 생태계 플랫폼'과 금속, 화학, 세라믹 등 3대 소재 분야 및 국가전략기술분야별 '소재HUB' 과제를 지원하고 있으며, 소재 AI 전문 인력 양성을 위한 프로그램도 마련 중이다.</p> <p contents-hash="12acf84b2abdc6f4376e5dfbc0fa7389eeaaa3da22e3149baff31226eeb998f9" dmcf-pid="9wGTTzBWoJ" dmcf-ptype="general">AI는 소재 연구 전반에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. </p> <p contents-hash="aa1428b5e037bb28a67222183efc1f2da89dc76d8e8a89ae0daf23c45bd626e1" dmcf-pid="2rHyyqbYAd" dmcf-ptype="general">첫째, AI 기반 데이터 분석을 통해 기존에 알려지지 않은 물질의 특성을 예측할 수 있다. 예를 들어, 새로운 이차전지 전극 소재를 개발할 때 AI가 최적의 원소 조합과 구조를 제안할 수 있다. </p> <p contents-hash="ba571b1a37bac28b6fa35e0be7188ae9864dbc10de81cae5757f786c7b4bba9d" dmcf-pid="VmXWWBKGje" dmcf-ptype="general">둘째, AI는 실험 설계를 최적화해 연구자가 수십 번의 실험을 수행해야 했던 과정을 수백만 개의 가상 실험으로 대체할 수 있다. </p> <p contents-hash="79a80279f8aacdd20e32ba3aa9aee4be8a4e7abbcc63f2c624f2fbec9231e1af" dmcf-pid="fsZYYb9HgR" dmcf-ptype="general">셋째, AI는 소재의 물성을 자동 분석하고, 제조 공정을 개선하는 데 활용될 수 있다.</p> <p contents-hash="349f55c08dc507d0cd71e5bf6527f512f6b66675cf9b5e6f58279684559219dd" dmcf-pid="4O5GGK2XNM" dmcf-ptype="general">AI를 활용한 신소재 개발의 대표적인 성공 사례는 이차전지, 반도체, 디스플레이 분야에서 두드러진다. 전기차 배터리의 수명을 연장하고 충전 속도를 높이는 고용량 음극재 연구, 반도체 공정에서 고신뢰성 신소재 개발, 차세대 디스플레이용 양자점소재 발굴 등이 그것이다. </p> <p contents-hash="07ca768203bebb078e8e804a4cc99a40bf061faaf1522fc2304821db6fc016a9" dmcf-pid="8I1HH9VZjx" dmcf-ptype="general">AI가 주도하는 소재 혁신은 산업과 사회 전반에 혁명적인 영향을 미칠 것이 분명하다. AI를 활용한 소재 개발이 활성화되면, 신소재 기반의 신산업 창출이 가속화되고 기존 주력 산업의 경쟁력도 강화될 것이다. 반도체, 디스플레이, 이차전지, 바이오 등 주요 산업에서 AI 기반 연구는 글로벌 시장 주도권을 결정하는 핵심 요소가 될 것이 명확하다. </p> <p contents-hash="a23972ee8e60f29956f92b3e6d596bd89e1dc5b971971d2d96906888d1b64f50" dmcf-pid="6CtXX2f5oQ" dmcf-ptype="general">따라서, 소재 연구자들의 AI 활용 역량 강화가 매우 중요한 시기이다. 이제 소재 연구는 연구실 안에만 머물러 있을 수 없다. AI가 주도하는 혁신적 변화 속에서 산학연관이 협력해 데이터 기반 연구 생태계를 조성하고 글로벌 경쟁력을 확보해야 한다. AI와 소재 연구의 결합이 우리나라가 미래 산업을 선도하는 핵심 동력이 될 수 있음을 확신한다. </p> <p contents-hash="7bfc92954b1fec039ec334eef896c0e269f9b23d8d0a6e07df9f5b5ecf395b58" dmcf-pid="PhFZZV41AP" dmcf-ptype="general">지금이야말로 정부 차원의 적극적인 투자와 전략적 접근이 필요한 시점이며, AI 기술이 연구 생태계의 패러다임을 변화시키고, 이를 통해 소재 기술 강국으로 도약할 수 있도록 민관의 적극적인 지원을 기대한다. 무엇보다도 소재 연구자들의 AI 분야 활용을 위한 보다 많은 관심과 참여를 바란다. <윤성철 한국연구재단 나노·소재단장></p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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