데이터·인공지능(AI)을 소재연구에 접목해 실험 및 이론에 의한 시행착오를 최소화하고 신소재 개발기간을 단축하는 방안이 추진된다.

과학기술정보통신부는 14일 제5차 소재·부품·장비 경쟁력강화위원회를 통해 ‘데이터 기반 소재연구 혁신허브 구축·활용방안’을 확정, 본격 추진한다고 밝혔다.

이번 방안은 산발돼 있는 소재 연구데이터를 체계적·안정적으로 수집·관리할 수 있는 체계를 조기에 구축하고 소재 연구개발(R&D)에 직접 활용하는 것에 주안점을 두었다.

또한 ‘디지털뉴딜’ 추경을 통해 확보한 재원 80여억원을 시작으로 2027년까지 598억원을 투자, 연구데이터 수집·공유 플랫폼 구축에 우선 착수할 계획이다.

먼저, 소재 연구데이터 수집·관리·활용 체계를 구축한다. 양질의 데이터를 확보하기 위해 ‘데이터 입력 표준템플릿’(구조·규격 등)을 확립하고 2021년까지 인공지능(AI)이 학습 가능한 메타데이터 420만건을 확보할 계획이다.

수집대상은 연구개발로 생성되는 모든 데이터로, 과기정통부 소재 R&D 과제부터 타부처 과제, 기초연구까지 점진 확대하며 정부 R&D 연계 등록 이외에도 논문·특허 추출, 기존 데이터 재규격화, 신규 생성 등 수집방식을 다각화한다.

대용량 데이터의 안정적 관리를 위한 소재 연구데이터 전용 초고성능컴퓨팅 환경을 2026년까지 구축하고 수집된 데이터 및 인공지능(AI)을 소재연구에 활용, 신소재 탐색·설계부터 공정개발, 양산에 이르는 기간을 단축시키기 위한 탐색·설계(개발기간 단축), 공정개발(Lab-to-Market 간극해소), 측정·분석(신뢰성 제고)의 3대 서비스를 2022년부터 제공한다.

아울러 데이터 기반의 새로운 소재연구 활성화를 위한 기반을 조성한다.

‘국가 소재 연구데이터 센터’를 지정·운영함으로써 데이터를 체계적으로 관리하고 에너지·환경, 스마트·정보통신(IT), 구조(안전) 등 소재 응용분야별 특화센터도 배치한다.

데이터 수집·활용 체계가 성공적으로 안착할 수 있도록 정부 연구개발 과제에 대한 데이터 등록 의무화, 데이터 계층에 따른 접근자격, 보안체계 등을 담은 가이드라인을 마련한다.

또한 소재+데이터 소양을 모두 갖춘 인력양성을 위해 대학(원)생, 소재 연구인력, 기업재직자 등 대상별 맞춤형 전문교육도 지원한다.

데이터·인공지능(AI) 활용 3대 서비스를 제공한다. 소재 연구자 및 기업이 탐색·설계→합성·구현→양산으로 이어지는 전과정에서 데이터와 인공지능(AI)을 보다 편리하게 활용할 수 있도록 ‘혁신허브’ 내에 탐색·설계, 공정개발, 측정·분석 서비스를 제공한다.

탐색·설계를 위해 조성-구조-특성 상관관계를 신속하게 예측·구현(순방향)하거나 원하는 특성을 갖는 소재의 조성을 빠르게 설계(역방향)하는 인공지능(AI)을 개발·제공한다.

또한 실험실에서 구현된 소재의 우수한 특성이 양산 공정에서도 그대로 빠르게 구현될 수 있도록 데이터, 시뮬레이션, 모델링 등을 활용한 공정개발 및 공정최적화 솔루션을 제공한다.

측정·분석은 소재연구 정확도를 좌우하는 핵심요소로, 일부 연구자만이 보유하고 있는 고난도 노하우를 수집·공유하고 해석 가이드라인 및 장비 정보를 제공하는 서비스도 지원한다.

아울러 소재연구 가속화 선도 프로젝트도 추진한다. 소재연구 혁신허브 및 3대 서비스를 소재 연구개발 전주기에 활용, 신소재 개발 시간·비용을 절반으로 절감하는 선도사업을 추진한다.

338개 이상 소부장 품목과 연계한 대형 신규 연구개발과 시범과제를 병행해 조기에 성공모델을 창출할 계획이다.

최기영 과기정통부 장관은 “연구데이터는 소재연구 파이프라인에 혁신을 가져올 기폭제”라며 “데이터 활용을 통해 발광다이오드(LED), 탄소섬유를 잇는 신소재가 국내에서 확보되기를 기대하며 개방·공유·협업의 연구환경 조성을 위해 긴 호흡으로 정책을 추진해 나가겠다”고 말했다.