소재 연구개발 AI 활용 기간과 비용 줄이고 효율과 성과 높인다

- 과기정통부, ‘소재 연구데이터 활용 생태계 구축 전략’ 수립

과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)는 제13차 소재·부품·장비 경쟁력강화위원회에서 ‘소재 연구데이터 활용 생태계 구축 전략(이하 ‘생태계 구축 전략’)’을 심의·의결했다고 지난달 3일 밝혔다.
  소재는 부품 및 제품의 성능을 좌우하는 핵심 물질이다. 또한, 소재 연구는 장기간 투자가 필요하지만 승자 독식의 특성이 있고, 실패 위험성이 높아서 정부 주도 장기 연구개발을 통한 원천기술 조기 확보가 중요하다.
  이러한 소재 개발에 필요한 기간과 비용을 줄이고, 성공 가능성을 높이기 위하여 실험에 기반한 전통적인 연구 방식에서 데이터, AI를 활용하여 시행착오를 최소화하는 방향으로 패러다임이 변화하고 있다. 국내외 산업계·연구계에서는 초거대 AI를 활용한 연구개발을 통해 시행착오를 최소화하고 소재 개발 기간·비용을 단축하는 연구가 활발히 진행 중이다.
  이번 생태계 구축 전략에서는 국가전략기술, AI 활용 등 최근 변화한 연구개발 환경을 반영하여, 기존에는 소재 연구데이터 수집·저장에 국한되었던 정책과 사업을 소재 연구데이터 활용 관점에서 점검하고, 데이터 생성·수집·저장·가공·활용 등 전 과정을 고도화하여 데이터를 활용한 미래소재 개발 가속화를 추진한다.

그림 1. 비전 및 목표. (자료제공: 과기정통부)

  데이터 기반 소재연구 선도국으로 도약하기 위해 2030년까지 ① 고품질 소재 연구데이터 300만 건 확보와 ② 플랫폼을 활용하여 신소재 개발의 비용·기간을 단축하는 대표 성공 사례 20건 창출을 주요 목표로 설정했다.
  목표 실현을 위해 3개의 추진전략을 도출하였으며 이에 앞서 소재 연구데이터를 정의1)1) <정의> 소재 연구 및 개발 과정에서 생성되는 소재의 조성(성분), 구조, 특성, 제조공정과 같은 다양한 정보.
하고, 데이터 중심 소재 분류체계2)2) 소재의 전통적인 분류 기반(금속, 화학, 세라믹, 복합소재) 응용분야를 매칭(국가전략기술 기반 주요 응용분야)하여 분류체계를 마련.
를 마련하여 데이터가 기 확보된 분야, 새로 수집해야 할 분야 등을 파악했다.

그림 2. 소재 분류체계 예시 (반도체).

  3개의 추진전략의 주요 내용은 다음과 같다.

  첫째, 한정된 인적·물적 자원을 전략적으로 활용하기 위해 우선 투자 소재군을 선정한다. 목표 소재 개발을 위한 임무(데이터 확보 → 신소재 설계 → 소재 구현)를 부여하고, 이를 달성하기 위한 실험·계산·문헌 데이터를 수집·생성한다. 소재 분류체계 기반으로 경제적·기술적 우선순위가 높고, 산업적 파급력이 큰 분야를 중심으로 산학연 수요 기반 전문가 검토 및 평가를 통해 도출한다.
  이와 동시에 고품질의 소재 연구데이터를 다량 확보하기 위해서 데이터(국가 R&D 연구성과물과 각종 연구장비로부터 얻어지는 공정·측정·분석 데이터 등)의 수집을 자동화하고, AI 등 데이터 활용성을 고려하여 실험조건들이 포함된 완성형 데이터를 생산하여 데이터의 재현성 확보하고 품질을 관리한다.

  둘째, 소재 데이터는 연구개발 과정에서 끊임없이 생산되고 있으며, 국내외 여러 기관에서는 이를 저장·활용하기 위한 사업을 개별적으로 추진하여, 상호연계·활용을 활성화하는 것이 필요한 시점이다.
  과기정통부에서 기존에 추진하고 있는 국가소재데이터스테이션(K-MDS) 사업을 구조 개편하고, 이를 포함한 ‘소재 연구데이터 생태계 플랫폼’을 새롭게 설계하여, 데이터 수집·생산·활용 소재군을 확대하고, 타 플랫폼과의 연계를 추진한다. 또한, 데이터의 품질·보안 체계를 마련하여 고품질의 데이터 생산을 지원하고, 데이터별로 보안등급 설정 및 공개 범위를 달리하여 중요 데이터의 국외 유출 등을 사전에 방지한다.

-----이하 생략

본 사이트에는 일부 내용이 생략되었습니다. 자세한 내용은 세라믹코리아 2024년 5월호를 참조바랍니다. 정기구독하시면 지난호보기에서 PDF를 다운로드 하실 수 있습니다.