우리가 일상에서 사용하는 금속들은 대부분 여러 원소를 혼합하여 만든 합금입니다. 하지만 현재의 합금 개발 방식은 주로 연구자의 경험과 직관에 의존하고 있어, 합금이 지닌 잠재적인 물성 중 극히 일부분만을 활용하고 있는 실정입니다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능 기술이 도입되고 있으나, 학습에 필요한 고품질의 데이터가 턱없이 부족하여 신뢰성 확보에 큰 어려움을 겪고 있습니다. 새로운 합금 하나를 개발하는 데 드는 막대한 시간과 비용은 데이터 축적의 속도를 늦추는 주요 원인이 되고 있습니다.

한 종류의 합금 소재 제작에도 많은 시간과 비용이 드는 만큼, 인공지능 학습을 위한 충분한 양의 데이터가 확보되기까지는 상당한 기간이 소요될 수밖에 없습니다.

한국재료연구원의 재료인공지능·빅데이터연구실은 이러한 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 '오토노머스 랩'이라는 혁신적인 시스템을 구축하고 있습니다. 오토노머스 랩은 기존의 대규모 합금 제조 공정을 실험실 규모로 축소한 초소형 자동화 시스템입니다. 소재의 투입부터 최종 시험 분석에 이르는 모든 과정이 사람의 개입 없이 인공지능에 의해 유기적으로 수행되는 것이 특징입니다. 이를 통해 소재 개발의 패러다임을 경험 중심에서 데이터 중심으로 전환하여 소재 산업의 질적 도약을 꾀하고 있습니다.

오토노머스 랩의 첫 단계는 인공지능이 제시한 최적의 조성에 따라 원소재를 정밀하게 투입하고 용해하는 과정입니다. 자동 용해 샘플러가 합금재를 제작하면, 로봇 팔이 이를 이어받아 압연 공정으로 전달합니다. 자동 압연기에서는 인공지능의 지시에 따라 가열과 압연이 정밀하게 이루어지며, 냉간 및 열간 압연을 모두 지원하여 다양한 공정 조건에서의 데이터를 생성합니다. 이 과정은 소재의 미세 구조를 결정짓는 핵심 단계로, 인공지능의 정교한 제어를 통해 높은 실험의 재현성을 확보할 수 있습니다.

제조된 합금은 레이저 자동 시편 가공기를 통해 분석에 적합한 형태로 신속하게 가공됩니다. 이후 다목적 자동 시험기로 옮겨져 인장, 압축, 충격, 경도 등 소재의 종합적인 물성을 평가받게 됩니다. 모든 시험 결과는 즉시 데이터베이스화되어 인공지능에게 전달되며, 인공지능은 이를 바탕으로 더욱 진화된 시험 설계를 도출합니다. 이러한 선순환 구조는 인공지능 학습에 필수적인 고신뢰성 데이터를 효율적이고 빠르게 축적할 수 있게 해주는 핵심 동력으로 작용하며 전체 시스템의 완성도를 높입니다.

오토노머스 랩은 365일 24시간 쉬지 않고 가동되며 인간의 물리적 한계를 뛰어넘는 효율성을 보여줍니다. 최소한의 재료만을 사용하여 목적에 부합하는 최적의 데이터를 생성하기 때문에 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 결과적으로 단기간 내에 방대한 양의 학습 데이터를 확보함으로써 인공지능 소재 개발의 신뢰성을 극대화할 수 있습니다. 이러한 기술적 도약은 국내 소재 산업의 글로벌 경쟁력을 강화하고 미래 첨단 소재 시장을 선도함으로써 국가 경제 발전의 든든한 밑거름이 될 것입니다.