테크노트 KAIST, ‘최적 합금’ 예측하는 고정확도 머신러닝 모델 개발

KAIST 연구진이 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론(DFT) 기반의 형성에너지(합금이 얼마나 안정적인지를 나타내는 값) 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구팀은 밀도범함수이론을 통해 계산한 형성에너지와 기존의 실험적 융해 반응 데이터를 머신러닝에 결합해 4536개의 이원계 화합물에 대한 융해 반응 유형을 학습한 후, 그 예측 모델을 구성했다. 다양한 머신러닝 알고리즘 중 특히 ‘XGBoost’ 기반 분류 모델이 합금이 잘 섞이는지 여부에 대해 가장 높은 정확도를 보였으며, 약 82.5%의 예측 정확도를 달성했다. 연구팀은 또한 샤플리(Shapley) 기법을 활용해 모델의 주요 특징(feature)들을 분석했으며 이 중에서도 기울기 변화가 크다는 것은 그 조성에서 에너지적으로 매우 유리한(안정한) 상태가 형성된다는 뜻으로 ‘형성에너지 곡선의 기울기 변화(convex hull sharpness)’가 가장 중요한

• 이창현 기자
• 2025-07-14 15:05