연구 논문 이미지. 사진=고려대
한국금융경제신문=최예헌 기자 | 고려대학교는 본교 김용주 신소재공학부 교수가 정연식 KAIST(한국과학기술원) 신소재공학과 교수, 오민욱 국립한밭대학교 신소재공학과 교수와 함께 공동연구팀을 이뤄 능동형 지능 기술을 도입해 세계 최고 수준의 효율을 가진 ‘고엔트로피 칼코제나이드 열전 소재(HECs)’를 개발했다고 10일 밝혔다.
인공지능(AI)을 활용하자 기존에 수년이 걸리던 신소재 개발 기간이 단 몇 개월로 줄어든 것이다. 국내 연구팀이 1만6000개 후보군 중 극한의 효율을 가진 에너지 변환 소재를 초고속으로 발굴하는 데 성공했다.
이번 연구 성과는 재료 과학 분야 글로벌 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈’ 온라인에 지난 2월 17일 게재됐으며, 후면 표지논문으로 선정됐다.
열전 소재는 온도 차이를 전기 에너지로 변환하는 물질로, 전 세계 에너지 소비량의 70%에 해당하는 폐열을 재활용 가능한 핵심 솔루션이다. 하지만 여러 원소를 섞어 성능을 높이는 ‘고엔트로피’ 소재의 경우에는 다양한 경우 중 최적 비율을 찾아야 해, 기존 방식으로는 성능을 극대화할 조합을 찾는 것이 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘베이지안 최적화 기반 폐쇄형 루프 실험 프레임워크’를 구축했다. 이 AI 모델은 물리적 지식을 기반으로 한 특수 지표인 ‘평균 품질 계수’를 학습 지표로 삼아, 다음에 실험할 최적 후보군을 스스로 제안한다.
그 결과 전체 후보군인 1만6206개 조합 중 80개 샘플만을 실제로 제작해 테스트했음에도 불구하고, 열전 성능 지수가 2.0을 상회하는 3종의 신규 고엔트로피 소재를 발견하는 성과를 거뒀다. 이는 기존 신소재 개발 방식과 비교했을 때 탐색 효율을 수십 배 이상 높인 것이다.
김용주 고려대 교수는 “이번 연구는 AI가 단순히 데이터를 학습하는 수준을 넘어 물리적 원리를 바탕으로 실험 전문가가 미처 생각지 못한 최적의 원소 조합을 제안할 수 있음을 입증한 사례”라고 말했다.
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