포항공과대학교 신소재공학과 이병주 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 다양한 합금의 용융 특성을 쉽고 빠르게 예측하는 기술을 개발했습니다.

연구팀이 개발한 'AlloyGCN' 모델은 금속 성분과 물리 특성만으로 고상선과 액상선을 정확히 예측할 수 있습니다. 이 모델은 그래프 신경망 기술을 기반으로 하며, 실험 데이터가 부족해도 안정적인 성능을 보입니다. 또한, '설명 가능한 AI' 기법을 도입해 예측 원인까지 과학적으로 분석 가능합니다.

이 기술은 철, 알루미늄 등 다양한 금속에서 높은 예측 정확도를 보였으며, 이는 AI가 물리적 의미까지 이해하는 '지능형 소재 설계' 가능성을 보여줍니다. 상용화 시 항공우주, 3D 프린팅 등 고성능 금속 소재 산업에서 신속하고 효율적인 합금 설계에 기여할 것으로 기대됩니다.

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[출처]  대경일보 이부용 기자 queennn@paran.com