1. 서론
현대 산업은 에너지 전환과 탄소중립, 고성능 전자소자, 차세대 모빌리티와 같은 거대한 기술 변화 속에서 이전보다 훨씬 높은 수준의 재료 성능을 요구한다. 배터리는 더 높은 에너지 밀도와 안전성을 필요로 하고, 반도체는 미세화 및 고집적화에 대응해야 하며, 친환경 산업에서는 재활용 가능성과 생분해성을 동시에 만족하는 소재 개발이 중요시되고 있다.
그러나 현재의 재료 시스템은 구조와 조성, 제조 공정이 서로 긴밀하게 연결되어 있기 때문에 기존의 경험적 접근만으로는 최적의 재료를 효율적으로 설계하기 어렵다. 특히 첨단 소재는 다양한 특성을 동시에 만족해야 하므로, 제한된 실험과 계산만으로 방대한 재료 공간을 탐색하는 데에는 근본적인 한계를 가진다.
이에 따라 최근 재료과학은 데이터와 계산 기반의 예측 중심 연구로 빠르게 전환되고 있으며, 인공지능(AI)은 이러한 변화의 중심 기술로 주목받고 있다.
머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)은 복잡한 구조–물성 관계를 학습해서 새로운 재료의 성능을 예측할 수 있으며, 생성형 AI는 목표 특성을 만족하는 구조를 직접 설계하는 수준까지 발전하였다. 또한 자연어 처리(NLP)는 방대한 논문과 특허 데이터를 분석하여 합성 조건과 제조 정보를 자동으로 추출하며, 디지털 트윈과 스마트 제조 기술은 재료 개발과 생산 공정을 하나의 데이터 기반 시스템으로 연결한다.
특히 최근에는 AI와 계산과학의 융합이 활발히 이루어지면서 재료 연구의 범위가 더욱 확장되었다. 밀도 범함수 이론(DFT)(6), 분자동역학(MD)(7), 유한요소해석(FEA)(20)과 같은 기존 계산 기법이 AI와 결합하여 더 빠르고 효율적인 재료 탐색이 가능해졌으며, 실험·계산·제조 데이터를 통합적으로 활용하는 방향으로 발전하고 있다.
2. 재료과학 패러다임의 변화
재료과학은 오랜 시간 동안 실험과 경험을 중심으로 발전해 온 학문 분야이다. 새로운 재료를 개발하기 위해 연구자는 특정 조성과 공정 조건을 설정하고, 반복적인 실험을 통해 원하는 특성을 탐색해 왔다. 이러한 방식은 금속, 세라믹, 고분자, 반도체와 같은 다양한 소재의 발전을 이끌어 왔으며, 산업 혁신의 기반이 되어 왔다. 그러나 현대 산업이 요구하는 재료의 성능과 기능이 점점 복잡해지면서 기존의 경험 중심 접근만으로는 한계가 드러나기 시작했다.
더욱이 최근의 첨단 소재는 단순히 하나의 특성만 우수한 것이 아니라, 서로 다른 여러 성능을 동시에 만족해야 한다. 예를 들어 에너지 저장 소재는 높은 에너지 밀도와 안전성, 빠른 충·방전 특성을 함께 요구받으며, 친환경 소재는 성능뿐 아니라 재활용성과 지속가능성까지 고려해야 한다. 또한 재료의 성능은 화학 조성뿐만 아니라 원자 배열과 미세구조, 제조 공정 등이 복합적으로 작용하여 결정되기 때문에 단순히 직관만으로 최적 조건을 찾는 것이 점점 어려워지고 있다.
이러한 배경 속에서 재료과학은 데이터와 계산 기반의 새로운 연구 체계로 빠르게 전환되어 왔다. 고속 계산(HTC)(19)과 자동화 실험 기술의 발전은 방대한 재료 데이터를 축적할 수 있게 만들었으며, 머신러닝과 딥러닝은 이러한 데이터를 활용해 복잡한 구조–물성 관계를 학습하고 예측하는 데 활용되었다. 즉, 재료과학은 개별 실험 중심의 연구에서 벗어나 데이터·계산과학·인공지능·제조 기술이 서로 연결된 통합적 연구 체계로 변화하고 있다.
2.1 데이터 중심 재료 설계의 등장
최근 재료과학은 경험과 반복 실험에 의존하던 기존 연구 방식에서 벗어나 데이터를 기반으로 재료를 설계하고 예측하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 연구자가 특정 조성과 공정 조건을 설정한 뒤 수많은 실험을 반복하며 최적의 결과를 찾아야 했다. 이러한 방식은 다양한 산업 발전을 이끌어 왔지만, 첨단 소재가 요구하는 복잡한 성능 조건을 모두 만족시키기에는 시간과 비용 측면에서 한계를 드러내기 시작했다. 특히 배터리와 반도체, 기능성 고분자처럼 조합 가능한 구조와 조성이 매우 방대한 분야에서는 모든 후보를 실험적으로 검증하는 것이 현실적으로 어려워졌다.
이와 같은 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 데이터 중심 재료 설계이다. 이는 대규모 실험 데이터와 계산 데이터를 활용하여 재료의 구조와 물성 사이의 관계를 학습하고, 이를 기반으로 새로운 소재의 특성을 예측하는 접근 방식이다. 즉, 과거처럼 후보를 하나씩 제작하고 결과를 확인하는 방식이 아니라, 데이터를 통해 가능성이 높은 후보를 먼저 선별하고 가장 유망한 재료를 효율적으로 탐색하는 방향으로 연구 체계가 변화하고 있는 것이다.
최근에는 고속 계산 기술과 대규모 재료 데이터베이스 구축이 이러한 변화를 더욱 가속화하였다. Materials Project(16), OQMD(17), AFLOW(18)와 같은 플랫폼은 다양한 재료 정보를 체계적으로 제공하며, AI 기반 재료 연구의 핵심 기반으로 활용되었다. 특히 머신러닝은 복잡한 구조–물성 관계를 학습하여 특정 물성을 빠르게 예측할 수 있으며, 최근에는 생성형 AI와 역설계 기술을 통해 목표 성능에 적합한 새로운 재료 구조를 직접 제안하는 단계로 발전하고 있다. 이는 재료과학이 단순한 데이터 분석을 넘어 미래 신소재를 능동적으로 설계하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다.
2.2 AI와 계산과학의 융합
기존 계산과학은 재료의 구조와 거동을 분석하는 데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 방법은 원자 수준의 현상까지 이해할 수 있다는 장점을 가지지만, 계산 시간이 길고 탐색할 수 있는 범위가 제한적이라는 한계도 함께 가지고 있었다. 특히 첨단 소재는 조성과 구조의 경우 수가 매우 방대하기 때문에, 모든 가능성을 계산만으로 분석하는 것은 현실적으로 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 계산과학을 결합한 새로운 접근이 등장했다. 예를 들어 밀도 범함수 이론(DFT)은 높은 정확도를 제공하지만 계산 비용이 큰 반면, 머신러닝 모델은 학습된 데이터를 기반으로 에너지 상태와 전자 구조를 훨씬 빠르게 예측한다.
분자동역학 분야에서도 AI 기반 포텐셜이 도입되면서 더욱 정밀하고 대규모의 시뮬레이션이 가능해졌다. 또한 AI와 유한요소해석의 결합은 응력 분포와 열전달 특성을 빠르게 예측할 수 있게 하여, 디지털 트윈과 스마트 제조 기술 발전에도 중요한 역할을 하고 있다. 최근에는 Physics-Informed Neural Networks(PINNs)(8),(9)처럼 물리법칙을 신경망 학습 과정에 직접 반영하는 기술도 등장하면서, AI가 단순한 데이터 분석을 넘어 물리적으로 타당한 결과를 도출하는 방향으로 발전하였다.
3. AI 기반 재료 개발 및 상용화
재료과학에서 가장 중요한 과제 중 하나는 재료의 구조와 물성 사이의 복잡한 관계를 이해하는 것이다. 동일한 화학 조성을 가진 재료라도 원자의 배열 방식과 결정 구조, 미세조직, 제조 공정 조건에 따라 전혀 다른 특성을 나타낸다. 즉, 재료의 성능은 단순히 어떤 원소를 사용했는가에 의해 결정되는 것이 아니라, 원자 수준의 구조와 공정 과정이 서로 복합적으로 작용하여 형성된다.
기존에는 계산과학 기법이 이러한 문제를 분석하는 데 활용되어 왔으나, 이러한 복잡성을 해결하기 위해 AI가 도구로 활용되었다. 머신러닝은 방대한 실험 및 계산 데이터를 학습하여 사람이 발견하기 어려운 패턴과 상관관계를 분석할 수 있으며, 그래프 신경망(GNN)(21)은 원자와 결합 구조 자체를 직접 학습함으로써 더욱 정밀한 구조 해석을 가능하게 하였다.
3.1 초고속 재료 탐색
재료과학은 방대한 설계 공간을 다룬다. 재료의 성능은 화학 조성과 결정 구조, 미세조직, 공정 조건 등이 복합적으로 작용하여 결정되며, 이들을 조합할 수 있는 경우의 수는 사실상 무한에 가깝다. 반면 산업은 더 짧은 시간 안에 더 높은 성능과 안정성을 요구하고 있어, 재료 개발 속도 자체를 혁신적으로 높일 필요성이 커졌다.
이러한 배경 속에서 등장한 것이 초고속 재료 탐색 기술(HTMD)(22),(23)이다. 최근에는 고속 계산 기술과 자동화 실험 시스템을 통해 수천에서 수만 개 이상의 재료 후보를 빠르게 분석할 수 있게 되었으며, AI가 이 과정의 중요 역할을 담당하고 있다. 머신러닝은 기존 데이터를 학습하여 가능성이 높은 후보를 우선적으로 예측하고 있으며, 능동 학습과 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)(24)는 가장 효율적으로 다음 단계 실험 조건을 제안한다.
3.2 상용화 단계
새로운 소재를 개발하는 것만큼 어려운 문제는 실험실 수준의 연구 성과를 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 기술로 연결하는 과정이다. 많은 신소재가 우수한 성능을 보이더라도 대량 생산 단계에서 동일한 특성을 유지하지 못하거나 제조 비용과 공정 안정성 문제로 인해 상용화에 실패하는 경우가 많다. 이러한 연구개발과 산업화 사이의 단절 구간은 흔히 Valley of Death(데스 밸리)라고 하며, 재료 산업의 대표적인 난제로 여겨진다.
실험실에서는 소량의 시료를 이상적인 조건에서 합성할 수 있지만, 산업 규모 생산에서는 열전달, 혼합 균일성, 공정 안정성 등 다양한 변수들이 복합적으로 작용한다. 또한 우수한 물성을 가진 재료라도 원료 가격이 높거나 기존 생산 공정과 호환되지 않으면 실제 산업 적용이 어렵다.
최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 디지털 제조 기술이 적극적으로 활용된다. 머신러닝은 재료 성능뿐 아니라 제조 가능성과 공정 안정성까지 함께 예측하며, 디지털 트윈(DT)(25)은 실제 생산 과정을 가상 환경에서 시뮬레이션하여 문제를 사전에 분석할 수 있도록 한다. 또한 기술-경제성 분석(TEA)은 성능과 비용, 에너지 소비를 동시에 평가함으로써 상용화 가능성을 보다 효율적으로 판단할 수 있도록 지원한다.
4. AI 기반 재료 설계를 위한 핵심 기술
최근에는 머신러닝과 딥러닝을 중심으로 재료 인포매틱스(Materials Informatics)(26), 생성형 AI, 자연어 처리(NLP), 그래프 신경망(GNN) 등의 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 이를 통해 기존 방식으로는 탐색하기 어려웠던 복잡한 재료 구조를 효과적으로 분석할 수 있게 되었다.
4.1 재료 인포매틱스
재료 인포매틱스는 재료과학, 데이터 과학, AI 기술이 융합된 연구 분야로 방대한 재료 데이터를 기반으로 새로운 소재 설계와 물성 예측을 목표로 한다. 이는 단순히 데이터의 저장 및 분석 수준을 넘어, 재료의 구조와 성능 사이에 존재하는 복잡한 관계를 학습함으로써 신소재 개발 과정을 가속화하기 위한 접근이라 할 수 있다.
기존의 재료 연구에서는 하나의 조성이나 공정 조건을 설정한 뒤 실험과 계산을 반복하면서 최적 조건을 찾는 방식이 일반적이었다. 그러나 첨단 소재는 조성 조합과 구조 변화의 경우의 수가 매우 방대하기 때문에, 이러한 방식만으로 전체 탐색 공간을 효율적으로 다루기 어렵다.
재료 인포매틱스는 이러한 한계를 극복하기 위해 방대한 실험 및 계산 데이터를 체계적으로 활용한다. 예를 들어 화학 조성과 결정 구조, 전기적·열적 특성, 미세조직 이미지, 제조 공정 정보 등을 하나의 데이터 체계로 통합하고, 이를 머신러닝 모델 학습에 활용함으로써 구조–물성 관계를 보다 빠르고 정밀하게 예측한다.
특히 최근에는 고속 계산 기술과 자동화 실험 시스템의 발전으로 대규모 재료 데이터가 빠르게 축적된다. 대표적으로 Materials Project, OQMD, AFLOW와 같은 데이터베이스는 수십만 개 이상의 재료 후보에 대한 전자 구조와 물성 정보를 제공하며, 이는 AI 기반 재료 설계의 중요한 기반으로 활용된다. 이러한 데이터는 단순한 정보 축적을 넘어, 새로운 재료를 탐색하고 예측하기 위한 지식 자원으로 기능한다.
재료 인포매틱스에서 가장 중요한 요소 중 하나는 재료를 어떻게 수치적으로 표현하느냐이다. 이를 위해 사용되는 개념이 바로 디스크립터(descriptor)이다. 디스크립터는 재료의 화학 조성이나 구조적 특징을 숫자 형태로 변환한 정보로 머신러닝 모델이 재료를 이해할 수 있도록 만드는 역할을 한다. 예를 들어 원자 반지름과 전기음성도, 결합 길이, 결정 구조 정보 등이 디스크립터로 활용된다. 최근에는 단순한 조성 정보뿐 아니라, 원자 수준의 국소 구조와 다중 스케일 미세구조까지 반영하는 고도화된 표현 방식이 개발되고 있다.
또한 머신러닝 기술은 재료 인포매틱스의 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 랜덤 포레스트(Ran dom Forest)(27), 서포트 벡터 머신(SVM)(28), 신경망과 같은 알고리즘은 구조–물성 관계를 학습하여 특정 재료의 특성을 빠르게 예측한다. 최근에는 그래프 신경망(GNN)이 등장하면서 원자와 결합 구조 자체를 그래프 형태로 표현하는 방식이 가능해졌으며, 이를 통해 더욱 정밀한 재료 예측이 가능해졌다.
재료 인포매틱스의 활용이 단순한 물성 예측에만 국한되는 것이 아니라, 최근에는 생성형 AI와 결합해 목표 성능을 만족하는 새로운 재료 구조를 직접 설계하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이는 기존 데이터 안에서 최적 후보를 찾는 수준을 넘어, AI가 새로운 재료 후보를 제안하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다. 또한 자연어 처리(NLP)는 논문과 특허에 포함된 합성 조건과 실험 결과를 자동으로 추출하여 데이터화하는 데 활용되고 있으며, 이를 통해 연구자가 접근하기 어려운 대규모 지식 체계를 효율적으로 활용할 수 있게 되었다.
4.2 머신러닝과 딥러닝 기반 예측 기술
머신러닝과 딥러닝은 최근 재료과학 분야에서 가장 빠르게 발전하고 있는 AI 기술이다. 이러한 기술들은 방대한 실험 및 계산 데이터를 기반으로 재료의 구조와 물성 사이의 관계를 학습하고, 새로운 재료의 특성을 예측하는 데 활용된다. 기존 재료 연구에서는 특정 조성과 구조를 실험적으로 검증하거나 물리 모델을 통해 계산해야 했지만, 머신러닝은 데이터 안에 존재하는 복잡한 패턴을 학습함으로써 훨씬 빠른 속도로 재료 특성을 예측할 수 있다.
이는 단순한 계산 효율 향상을 넘어, 재료 개발 방식 자체를 변화시키는 중요한 기술적 전환이라 할 수 있다. 머신러닝은 기본적으로 입력 데이터와 결과 사이의 관계를 학습하여 새로운 조건에 대한 결과를 예측하는 방식으로 작동한다.
재료과학에서는 화학 조성과 결정 구조, 공정 조건, 미세조직 정보 등이 입력 데이터로 사용되며, 기계적 강도나 전기전도도, 열전도도, 안정성과 같은 물성이 예측 대상이 된다. 특히 재료 시스템은 대부분 복잡한 비선형 관계를 가지기 때문에, 머신러닝은 전통적인 선형 모델보다 훨씬 뛰어난 예측 성능을 보여준다.
초기 재료과학 분야에서는 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, k-NN(29)과 같은 비교적 단순한 머신러닝 기법이 주로 활용되었다. 이러한 알고리즘은 제한된 데이터 환경에서도 안정적인 성능을 제공하며, 변수 간 중요도를 분석하기 쉽다는 장점을 가진다. 예를 들어 특정 합금의 조성과 열처리 조건이 강도 향상에 어떤 영향을 미치는지를 분석하거나, 배터리 전해질의 조성이 이온 전도도에 미치는 영향을 예측하는 데 활용되어 왔다.
최근에는 딥러닝 기술이 발전하면서 더욱 복잡한 구조 정보를 직접 학습할 수 있게 되었다. 딥러닝은 다층 신경망 구조를 기반으로 대규모 데이터를 학습하며, 사람이 직접 특징을 정의하지 않아도 데이터 안의 복잡한 패턴을 자동으로 추출할 수 있다는 특징을 가진다. 특히 합성곱 신경망(CNN)은 전자현미경 이미지나 미세구조 데이터를 분석하는 데 강력한 성능을 보이며, 결함 검출과 결정 구조 분류 등에 활용되고 있다. 또한 그래프 신경망(GNN)은 최근 재료과학 분야에서 가장 주목받는 딥러닝 기술 중 하나이다. GNN은 원자와 결합 구조를 그래프 형태로 표현함으로써 재료 구조 자체를 직접 학습할 수 있다. 이는 기존처럼 연구자가 별도의 특징값을 정의해야 했던 방식과 달리, AI가 구조적 관계를 스스로 학습할 수 있게 만든다는 점에서 큰 의미를 가진다. 특히 GNN은 배터리 소재와 촉매, 결정 구조 예측 분야에서 높은 정확도를 보이며 차세대 재료 설계 기술로 주목받는다.
한편, 최근에는 생성형 AI 또한 재료 설계에 적극적으로 활용된다. 기존 머신러닝이 주어진 데이터의 특성을 예측하는 데 중점을 두었다면, 생성형 AI는 목표 성능을 만족하는 새로운 구조를 직접 생성할 수 있다. 예를 들어 특정 전도성과 안정성을 동시에 만족하는 고분자 구조를 설계하거나, 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 결정 구조를 제안하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이는 AI가 단순한 분석 도구를 넘어, 새로운 재료 후보를 제안하는 역할까지 수행하고 있음을 보여준다.
딥러닝 기반 예측 기술은 자연어 처리(NLP)와 결합되면서 더욱 확장되었다. 최근 대규모 언어모델(LLM)은 논문과 특허 데이터를 분석하여 합성 조건과 제조 정보를 자동으로 추출할 수 있으며, 이를 통해 연구자가 접근하기 어려운 방대한 지식 체계를 활용할 수 있게 만들었다. 또한 AI가 실험 데이터와 계산 데이터를 통합적으로 학습함으로써 보다 정밀한 예측을 가능하게 하고 있다.
4.3 재료 표현과 디스크립터 체계
재료과학에서 다루는 구조는 매우 복잡하다. 금속과 세라믹은 원자 배열과 결정 구조에 의해 특성이 달라지며, 고분자는 분자 사슬 길이와 작용기, 배열 구조가 중요한 영향을 미친다. 또한 배터리와 촉매 소재에서는 계면 구조와 전자 분포, 결함 구조까지 고려해야 한다. 따라서 단순히 화학식만 입력하는 것으로는 재료의 실제 특성을 충분히 설명하기 어렵다.
가장 기본적인 디스크립터는 원자 수준의 물리·화학적 특성을 이용하는 방식이다. 예를 들어 원자 반지름, 전기음성도, 이온화 에너지, 전자 친화도, 원자 질량과 같은 값들이 대표적으로 사용된다. 이러한 특징들은 재료 조성과 물성 사이의 관계를 설명하는 데 유용하며, 비교적 단순한 머신러닝 모델에서도 높은 효율을 보인다.
특히 합금이나 무기 결정 소재 분야에서는 평균 원자 특성이나 조성 비율을 활용한 표현 방식이 널리 활용된다. 보다 복잡한 재료 시스템에서는 구조 정보를 함께 반영하는 디스크립터가 필요하다. 예를 들어 결정 구조에서는 원자 간 거리와 결합각도, 배위수, 격자 대칭성과 같은 정보가 중요한 요소로 사용된다. 고분자 재료에서는 단량체 구조와 분자량, 작용기 배열, 사슬 유연성, 가교 구조 등이 핵심 변수로 작용한다. 최근에는 단순한 화학 조성뿐 아니라 나노 및 마이크로 스케일의 미세구조 이미지까지 AI 모델에 입력하는 연구도 활발히 이루어지고 있다.
특히 최근에는 그래프 기반 재료 표현이 크게 주목받고 있다. 그래프 신경망(GNN)은 원자를 노드(node), 화학 결합을 엣지(edge)로 표현하여 재료 구조를 직접 학습할 수 있게 만든다. 이는 기존처럼 연구자가 중요한 특징을 직접 정의하는 방식과 달리 AI가 구조적 관계를 스스로 학습할 수 있다는 장점을 가진다. 예를 들어 복잡한 배터리 전극 구조나 촉매 표면 반응 구조를 보다 정밀하게 표현할 수 있으며, 기존 디스크립터 기반 접근보다 높은 예측 정확도를 보이는 경우가 많다.
더욱이 최근 재료 표현은 다중 스케일 접근으로 발전하고 있다. 실제 재료의 성능은 원자 수준의 전자 구조뿐 아니라 미세조직과 공정 조건까지 함께 영향을 받기 때문이다. 예를 들어 동일한 조성을 가진 소재라도 입자 크기와 결정 방향, 계면 구조에 따라 전혀 다른 특성을 나타낼 수 있다. 따라서 최근에는 원자 수준 정보와 거시적 구조 정보를 동시에 통합하는 디스크립터 체계가 개발되고 있으며, 이를 통해 보다 현실적인 재료 예측을 가능해질 것이다.
