[대구=이데일리 홍석천 기자] DGIST가 배터리 전극과 촉매, 생체조직처럼 미세한 구멍이 복잡하게 얽힌 구조 내부의 물리현상을 스스로 분석하는 ‘AI 역학자(AI Mechanician)’ 개발에 나선다.

DGIST는 과학기술정보통신부의 ‘차세대 AI+S&T 기반기술 개발사업’ 신규 과제에 선정돼 5년간 정부 연구개발비 50억원을 지원받는다고 24일 밝혔다.

연구책임자는 유재석 DGIST 로봇및기계전자공학과 교수가 맡는다. 같은 학과 문인규·김회준·정소현 교수와 박상현 포스텍 교수팀이 공동으로 참여한다.

연구 대상인 다공 구조는 내부에 크기와 형태가 다른 구멍이 다수 분포한 물질이다. 배터리 전극·분리막과 촉매층, 흡음재, 생체조직 등에 널리 사용되며 내부에서 유체와 열, 물질이 이동하는 방식이 제품 성능을 좌우한다.

기존에는 고정밀 수치해석을 통해 물리현상을 계산하지만 구조가 복잡할수록 계산량과 시간이 급격히 늘어난다. 설계를 바꿀 때마다 해석을 반복해야 해 배터리·에너지·의료소재 등의 연구개발 속도를 떨어뜨리는 요인으로 꼽힌다.

DGIST 연구팀이 개발하는 AI 역학자는 가시화 영상에서 구조적 특징을 추출하고 어떤 물리현상이 지배적인지를 판단한 뒤 핵심 물성을 예측하는 시스템이다. 결과가 질량·에너지 보존법칙 등 물리 원칙에 맞는지 확인하고 예측의 불확실성도 함께 제시하도록 설계한다.

각각의 분석 기능은 목표 달성을 위해 판단하고 작업을 수행하는 에이전틱 AI 구조로 통합한다. 단순히 기존 계산을 빠르게 대체하는 데 그치지 않고 해석 방법 선택과 결과 검증까지 자동화하는 것이 연구진의 목표다.

연구팀은 시편 설계와 제작, 실험, 데이터 생성, AI 학습·검증을 연계하고 기존 수치해석·실측치·AI 예측을 비교하는 공개 벤치마크와 평가 코드도 구축할 계획이다.

이번 과제는 원천기술 개발 단계인 만큼 실제 산업 적용을 위해서는 다양한 소재와 구조에서도 정확도가 유지되는지 검증해야 한다. AI가 제시한 불확실성과 물리적 타당성을 연구자가 신뢰할 수 있는 평가체계도 상용화의 핵심 과제가 될 전망이다.

유 교수는 “어떤 물리가 지배하는지 AI가 판단하고 답의 타당성까지 검증하도록 하는 것이 목표”라며 “계산 비용 때문에 어려웠던 설계 탐색을 가능하게 해 배터리와 에너지, 의료 분야의 연구개발 속도를 높이겠다”고 말했다.

DGIST는 연구 성과를 2027학년도 신입생을 모집하는 AI대학의 피지컬AI·메디컬AI·AI-X 교육과 연구에도 연계할 방침이다.