정부가 신소재 개발부터 상용화를 위한 독자 AI 개발을 지원한다. 이를 통해 국가의 소재 경쟁력을 강화할 계획이다.
30일 과학기술정보통신부는 이날 열린 제8회 과학기술관계장관회의에서 'AI소재 R&D 플랫폼 구축 전략(안)'을 발표했다.
소재AI 모델이 설계하고, 연구 로봇이 24시간 실험·검증하는 자율실험 인프라를 통해 고품질 표준화 연구데이터를 생성·축적하는 방식이다.
기존 소재 연구는 연구자의 경험과 반복 실험에 의존해 신소재 개발부터 상용화까지 10~20년 이상이 소요되고 성공 여부도 예측하기 어려웠다. 이에 정부는 AI를 활용한 국가 소재경쟁력 강화를 위해 4대 핵심 추진전략을 제시했다.
먼저 '소재 AI 모델'의 독자 개발을 지원한다. 소재의 핵심 요소인 6대 물성(기계·자기·전기·화학·열·광학)을 각각 예측하는 △'물성 AI모델'을 개발하고, 6대 물성 간 상관관계를 동시 예측·설계하는 △'다중 물성 AI 모델'을 개발한다. 공급망 관련 첨단소재와 국가전략기술 분야 미래소재 개발을 위해서는 △'소재AI 특화모델'을 개발한다. 이를 통해 구축될 AI모델과 자율실험, 데이터플랫폼을 연결하는 'AI소재 연구동료'도 만든다.
둘째, 주요 전략분야별 'AI소재 전용 자율실험센터'를 구축한다. 로봇과 AI가 결합돼 소재 합성부터 시작품 제조까지 24시간 자동화로 실험·검증하는 것이 골자다. 국내 산학연 연구자는 클라우드 기반의 '자율실험센터 네트워크'를 통해 시공간 제약 없이 소재연구를 할 수 있다.
셋째, 올해 하반기 '국가소재연구데이터통합센터(가칭)'를 지정한다. 국가 차원의 소재연구데이터를 통합관리하고 인프라를 전담 운영하는 곳이다. 또 '소재연구데이터생태계플랫폼'의 기능을 확대해 '국가소재연구데이터통합플랫폼(가칭)'도 구축한다. 정부는 이를 통해 나뉘어 있는 연구 데이터와 실험 데이터를 AI 학습이 가능한 'AI-Ready(레디) 데이터셋'으로 고도화해 국가 자산화한다. 구체적으로 5년 내 1000만건, 10년 내 5000만건의 데이터 고도화를 목표로 한다.
넷째, 소재 전문성과 AI 활용 역량을 겸비한 '융합형 인재'를 양성한다. AI소재 융합인재를 석사 300명, 박사 75명 이상 배출하기 위해 산학연 공동연구, 인턴십, 교육·훈련 프로그램 등을 마련한다.
김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 "데이터-소재 AI 모델-자율실험실로 이어지는 '혁신적 소재 R&D 생태계'를 조성해 글로벌 공급망 현안 대응과 국가전략기술 미래 소재 선점을 통한 국가 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.