Abstract

최근 계산과학을 이용한 소재개발 성공사례가 발표되면서 계산과학을 이용한 소재개발 방식은 ‘뜨거운’ 연구분야로 여겨지고 있다. 한편, 2015년쯤부터 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) 기술이 소재설계 분야에서 많이 활용되고 있다. AI를 위해서는 데이터베이스(Database, 이하 DB)가 필수적인데, 2015년경부터 전 세계적으로 계산과학 기반의 소재 DB를 구축하기 시작하면서 AI가 소재분야에도 본격적으로 도입되었기 때문이다. 이러한 이유로 현재 세계적으로 소재 DB에 대한 관심이 높아지고 있고, 우리나라에서도 2020년에 과학기술정보통신부 지원으로 국가소재연구데이터센터가 설립되었다. AI 기술이 소재분야에 빠르게 접목되는 이유는 무엇일까? 여러 이유가 있겠지만 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫 번째 이유는 기존 계산과학 기술에 비해 소재의 물성을 훨씬 빠르게 예측할 수 있다. 계산과학으로는 몇 달씩 걸리던 계산을 AI를 이용하면 몇 분만에 결과를 얻을 수도 있다. 또 다른 이유는 AI를 이용하면 기존 계산과학 기술로는 수행하기 어려웠던 연구가 가능하다. 우리는 이 두 번째 이유에 더 큰 의미를 부여하고 싶다. 최근 컴퓨터 기술이 발달하면서 과거에 비해 계산과 실험 사이의 간극이 많이 좁혀졌으나 여전히 많은 경우에서 간극이 존재한다. 대표적인 예로, 계산과학으로 예측된 소재가 실험에서는 합성이 되지 않는 경우와 계산과학으로 예측된 소재 물성이 실제와 차이나는 경우 등이 있다. 계산-실험 간의 이러한 간극이 발생하는 가장 큰 이유는 계산과학으로 예측된 물성은 주로 소재 본연(intrinsic)의 특성만을 보기 때문이다. 하지만 실제 측정되는 소재 물성은 소재 본연의 특성뿐만 아니라 외부환경(extrinsic)에 의해서도 많은 영향을 받는다. 기존 계산과학(제일원리계산 등)은 소재의 ‘구조-물성’ 간의 상관관계에 주로 역점을 두었으나 소재-실험 간의 간극은 소재의 ‘구조-물성’ 연구만으로는 해소하기 힘들다는 것을 알 수 있다. 이 간극을 없애기 위해서는 합성(공정)에 대한 이해, 즉, ‘구조-물성-공정’간 상관관계 이해로의 연구 확장이 필요하고, 이를 위해서 AI 기술이 중요한 역할을 한다. “그러면 AI 기술로 어떻게 ‘구조-물성-공정’상관관계를 이용해서 신소재 개발을 가속화 할 수 있을까?” 라는 의문이 생긴다. 이에 대한 예로, AI 기술로 소재 합성･공정 조건을 예측하고, 이를 기반으로 로봇을 통해 소재합성 및 성능측정을 자동화하는 방식이 있다. 이 방식에는 단순히 지정된 후보물질에 대한 소재합성･성능 2021 May vol.7 no.5 5 측정의 자동화에 그치는 것이 아니라, 분석결과를 기반으로 새롭게 다음 실험을 계획하고, 이에 따른 후보물질을 자율적으로 샘플링하고, 다시 합성･측정을 반복함으로써 자율적으로 소재를 개발할 수 있는 Closed-loop 신소재 개발 전략이 사용되며, 이는 최근에 개발되고 있다. 그림 1. AI와 로봇 기반의 자율 소재개발 시스템 도식도 출처 : Häse et al.(2019) 기존에도 소재개발 가속화를 위한 새로운 연구방법으로 조합실험(한 번에 여러 조건에서 소재합성 혹은 물성을 평가하는 기술)에 로봇자동화를 접목하는 기술이 활용되기도 했었다. 그러나 이 기술은 단순 반복적인 작업의 효율성을 높이지만, 기본적으로 소재개발 접근방식이 시행착오적 연구방식에서 탈피하지 못하는 단점이 있다. Closed-loop 신소재 개발 전략은 로봇에 AI 기능을 접목하여(지능을 갖도록 하여), AI 로봇이 스스로 소재 설계부터 합성･분석까지 진행하며 신소재를 개발할 수 있도록 한다. 이런 점에서 이 기술을 소재 자율실험실 (self-driving lab)이라 부른다. 이는 자율주행 자동차와 개념적으로 유사하다. 완전 자율주행자동차가 실현되면 인간이 원하는 목적지만 지정해주면 자동차가 스스로 목적지까지 데려다 줄 것이다. 자율실험실도 인간이 원하는 소재 혹은 물성만 입력해주면 AI 로봇이 스스로 해당 소재를 개발해주게 된다. 소재 연구자들에게 이런 꿈만 같은 일들에 대해 최근 해외 선진국을 중심으로 연구가 시작되고 있다. 01 AI 로봇이 스스로 소재를 개발한다고? 6 Convergence Research Review 흔히 4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 소재개발 분야에도 큰 변화가 있을 것이라고 한다. 하지만, 정작 어떻게 변화를 가져다 줄 것인지를 구체적으로 설명할 수 있는 연구자는 많지 않다. 우리는 소재 자율실험실 (self-driving lab)이 그 한 예가 될 것이라 확신한다. 머지않아 소재 연구에서 자율실험실(self-driving lab)을 흔하게 보게 될 것이고, 이는 소재개발의 새로운 패러다임으로 이어질 것으로 예견된다. 이런 시점에서, 소재 분야의 자율실험실 연구동향 및 사례를 살펴보고, 향후 발전방안과 대응 방안에 대해 알아보는 것은 매우 중요하다. 융합연구리뷰는 관련 연구동향 분석, 향후 발전방안 및 맺음말로 구성되어 있다.