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물질 정보학(Materials Informatics)이란?

물질 정보학(Materials Informatics)은 소재 과학(Material Science)과 인공지능(AI)의 융합 분야로, 신소재 개발, 기능 특성 예측, 조성 최적화를 통해 혁신 속도를 높이고 제품 개발을 가속화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

소재는 마치 사람처럼 고유의 특징과 개성을 지니고 있으며, 이는 소재의 내재된 구조적 특성과 제조 조건에 의해 결정됩니다. 이로 인해, 소재의 기계적 성능, 화학적 반응성, 열적·열역학적 특성과 같은 기능적 특성은 예측이 매우 어렵고, 일반적으로 장기간의 반복적인 실험을 통해서만 확인할 수 있습니다.

이러한 전통적인 실험 방식은 시간과 비용이 많이 들고, 평가 및 특성 분석에 대한 전문적인 경험과 노하우를 필요로 합니다. 이러한 배경 속에서 소재 정보학은 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등 현대 계산 기술을 활용합니다. 제품 조성과 성능 특성 간의 복잡한 비선형 관계를 파악하고,이를 통해 제품 개발 주기를 획기적으로 단축하는 플랫폼을 제공합니다.

고분자(Polymer)는 우리 일상에서 흔히 사용되는 대표적인 소재로, 별도의 소개가 필요 없을 정도로 널리 활용되고 있습니다. 따라서, 고분자 과학과 소재 정보학을 결합한 ‘고분자 정보학(Polymer Informatics)’은 최적의 조성과 물성을 갖춘 신소재 개발을 위한 새로운 가능성을 열어주며, 다양한 분야에서 기능성과 활용성을 극대화할 수 있는 넓은 응용 영역을 제시합니다.

Polymerize는 고분자 정보학 분야의 도메인 전문성을 바탕으로, Abhijit Salvekar와 Kunal Sandeep의 리더십 아래 젊고 역량 있는 전문 팀과 함께혁신을 가속화할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다.

물질 정보학에는 얼마나 많은 데이터가 필요할까?

물질 정보학(Materials Informatics)의 정확성과 신뢰성은 관련 데이터의 가용성과 신뢰도에 의해 결정됩니다. 마찬가지로, AI/ML 엔진의 성능 또한 해당 시스템에 적합한 데이터셋의 양과 질에 크게 의존합니다.

특히 소재 시스템의 비선형성(non-linearity)과 목표 출력 변수(output variables)는 정확한 결과를 위해 데이터 필터링과 직접적인 영향 요인(control factors)의 선별을 요구합니다.

즉, 모델의 예측 정확도를 높이기 위해서는 결과에 직접적으로 영향을 주는 변수들을 이해하는 고도의 전문성이 반드시 필요합니다. Polymerize는 고분자 과학자 및 엔지니어로 구성된 전문 팀의 경험을 바탕으로 데이터 필터링 및 데이터 관리 역량을 성공적으로 입증하며 자체 물질 정보학 플랫폼을 개발해왔습니다.

Polymerize는 고객의 실험 데이터를 효과적으로 수집·관리하고, 이를 향후 제품 개발에 재활용할 수 있는 체계를 구축했습니다. 이는 단순히 반복적인 실험을 줄이는 데 그치지 않고, 도메인에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 결과에 영향을 주는 주요 요인들을 강조할 수 있게 해줍니다.

소재 정보학의 투자 대비 수익(ROI)

ROI(Return on Investment, 투자 수익률)는 투자 대비 얻는 이익의 비율을 뜻합니다. 기능성 소재를 개발하려면 화학물질 합성, 숙련된 인력 투입, 수주 또는 수개월에 걸친 실험 반복이 필요하며, 이는 곧 막대한 시간과 비용을 요구합니다.

반면, AI는 단 몇 분 만에 연구자가 가장 가능성 높은 실험 방향을 설정할 수 있도록 도와줍니다. 즉, 무작정 시행착오에 의존했던 방식은 이제 도메인 특화 데이터 기반 경로로 대체될 수 있습니다. Polymerize의 소재 정보학 플랫폼은 기존 실험 데이터를 기반으로 제품 조성 과정을 안내하고, 가장 성공 가능성이 높은 조건을 추천하여 불확실성을 줄여줍니다.

또한, 추천된 조성은 실험을 통해 검증되며, 그 결과는 다시 플랫폼에 반영되어 모델의 예측 정확도를 지속적으로 향상시킵니다. 이로 인해, 기존의 시행착오 방식보다 훨씬 빠르게 고성능의 최적 조성을 도출할 수 있으며, 이는 곧 제품 개발의 혁신적인 변화를 이끕니다.

Polymerize 소재 정보학 플랫폼이 제공하는 제품 개발 측면의 ROI 이점

실험 횟수를 줄여 초기 투자 비용을 절감할 수 있습니다.

개발 기간 단축은 곧 빠른 수익 창출로 이어집니다.

공정을 보다 견고하고 효율적으로 만들어 생산 비용을 절감할 수 있습니다.

조성 최적화는 제품 가치를 높이고, 예상치 못한 신발견의 기회를 만듭니다.

실험으로 얻은 지식을 디지털 자산으로 축적하여 향후 연구에 활용할 수 있습니다.

왜 지금이 소재 산업의 디지털 전환이 필요할까?

소재 산업은 전통적으로 연구자의 경험과 전문성에 기반해 발전해왔습니다.

따라서 신소재 조성의 개발과 기능적 물성의 최적화 조율은 항상 큰 과제로 남아 있으며, 이를 위해 흔히 OVAT(한 번에 하나의 변수 조정) 방식이나 실험 설계법(Design of Experiment, DOE)이 사용되어 왔습니다. 이러한 접근법은 시간이 오래 걸리고, 실험을 위한 초기 투자 비용이 매우 크며, 그 결과는 반드시 체계적으로 문서화되어야 합니다.

게다가 실험 과정에서 생성되는 방대한 데이터들 기계적, 화학적, 열적, 열역학적 특성 분석 및 기능성 평가 등은 데이터 양이 너무 많아 수작업으로는 관리가 불가능에 가깝습니다.

따라서 소재 산업에서는 기존 실험 데이터를 단순히 저장·관리하는 수준을 넘어, 그 데이터를 통해 의미 있는 피처(feature)를 추출하고, 성과에 영향을 주는 핵심 요인을 이해하기 위한 디지털화(digitalization)가 시급히 요구됩니다.

이와 같은 맥락에서, Polymerize의 소재 정보학 플랫폼(Materials Informatics Platform)은 과거의 실험 데이터를 체계적으로 정리하고, 조성·공정 조건 등의 다양한 변수들을 분류·관리하며, 그 결과값을 히트맵, 파이 차트, 인터랙티브 그래프 등의 형태로 시각화해 분석할 수 있도록 도와줍니다.

더 나아가, 이렇게 정리된 데이터셋은 AI/ML 모델 학습에 활용되어, 제품 개발 및 공정 최적화 과정에서 목표 물성이나 조성을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

AI가 과학자를 대체할까요?

AI는 과학자의 지식과 경험을 대체하지 않습니다. 오히려 AI는 숙련된 연구자들이 목표 성과에 영향을 미치는 주요 변수(조절 가능한 인자 등)를 도출하고, 소재 정보학 플랫폼이 생성한 결과를 과학적으로 해석하며, 실험 설계 시 의미 있고 맥락에 부합하는 데이터셋을 선택하도록 돕는 촉매(catalyst) 역할을 합니다.

즉, AI는 소재 고유의 특성을 이해하고 해석하는 과학자의 역할을 침해하지 않고, 오히려 그 분석 과정을 더 빠르고 정확하게 도와주는 도구로 자리매김하게 될 것입니다.

Polymerize가 제공하는 물질 정보학 플랫폼은 도메인 기반의 지식, 기능적 특성, 제조 공정 데이터를 기반으로 반복적이고 비효율적인 시행착오 방식 없이 소재 특성을 최적화할 수 있도록 연구자들을 지원합니다.

소재 산업에 디지털 전환이 꼭 필요한 이유

물질 정보학(Materials Informatics)이란?

물질 정보학에는 얼마나 많은 데이터가 필요할까?

소재 정보학의 투자 대비 수익(ROI)

Polymerize 소재 정보학 플랫폼이 제공하는 제품 개발 측면의 ROI 이점

왜 지금이 소재 산업의 디지털 전환이 필요할까?

AI가 과학자를 대체할까요?

Debarghya Saha

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