화학뉴스

최첨단 자성소재 개발이 가속화될 전망이다.
일본 산업기술총합연구소(AIST)는 전기자동차(EV)와 풍력발전에 필수인 자성소재 데이터 플랫폼을 개발했다. 차세대 네오디윰 자석의 주요성분으로 기대되는 화합물에 대한 데이터를 AI(인공지능)가 해석하기 쉬운 구조로 집약했다.
AI를 활용해 소재 개발을 효율화하는 MI(Materials Informatics)가 확대됨에 따라 유익한 소재 데이터의 필요성이 증가하는 가운데 AIST는 ThMn12형 자석 화합물에 주목했다.
AIST는 ThMn12형 자석 화합물이 네오디뮴 자석을 능가하는 잠재력을 지닌 것으로 기대하고 양자역학적 노하우를 적용한 제1원리 계산 시뮬레이션을 수행해 자화(Magnetization)와 강자성 전이온도, 초미세장 등 7000개 이상의 데이터를 획득했다.
다만, 소재의 데이터는 소재와 1대1 대응하지 않으며 같은 소재를 이용해도 실험·계산방법에 따라 상이한 데이터가 도출될 수 있다. 또 필요한 성질이 결정돼 있어도 적합한 소재가 복수로 제시될 가능성도 존재한다.
따라서 개별 데이터의 관계를 적절하게 설정하는 것이 중요하며 연구진은 관계형 데이터 모델(RDM: Relational Data Model)을 활용해 자성소재의 최적 구조를 도출했다. 
데이터와 최적 구조를 조합했기 때문에 AI를 활용한 해석방법이 발전해도 대응 가능한 범용성을 지닌 것으로 알려졌다.
AIST는 자성소재 뿐만 아니라 이미 광기능성 미립자, 반도체 소재, 전자부품 소재, 기능성 고분자, 촉매에 관한 플랫폼을 구축했으며 자성소재를 추가해 AIST Materials Gate DPF라는 이름으로 데이터 구동형 소재 설계기술 이용 추진 컨소시엄을 통해 공개했다.
DPF를 이용하기 위해서는 AIST 컨소시엄에 참가해야하며 앞으로 수요기업의 경영전략 등을 고려해 데이터를 은닉한 상태로 이용하는 방안도 검토할 예정인 것으로 알려졌다. (윤)