Toyota-도나우大, AI를 활용한 자석재료 탐색 시스템 개발
소재 기반기술 日刊工業新聞 2021-11-03 조회수 : 2 | |
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소재 기반기술 日刊工業新聞 ◆ 높은 정밀도의 재료 개발 기반 마련 우선 컴퓨터 상에서 자석의 기본단위가 되는 나노 구조를 설계하고, 나노 구조를 재료에 적용할 경우의 자석 성능을 시뮬레이션 한다. 이 결과를 기계학습으로 평가하고 나노 구조 등의 설계 조건에 피드백한다. 나노 구조와 시뮬레이션, 기계학습으로 평가를 반복함으로써 자석 재료의 성능예측 정밀도를 향상시킨다. 그간의 연구개발을 통해 자석 연구자가 납득할만한 수준의 예측 성능을 얻을 수 있었다. 신규 시스템을 사용하면 컴퓨터 상에서 다수의 자석 나노 구조를 검증할 수 있다. 실제로 전부 테스트하지 못할 정도로 많은 재료 후보를 검증할 수 있는 것 외에도, 현재로서는 존재하지 않는 구조의 자석도 탐색할 수 있다. 자석 연구에서는 강력한 자기장이 가해지면 자기화(磁化)가 처음으로 반전되는 부분이 자석의 약점이 된다는 사실이 알려져 있다. 이 약점을 보완하기 위해 디스프로슘 등의 희토류를 첨가해왔다. 나노 구조와 조성의 조정으로 자석의 약점을 보완 할 수 있게 되면 자원 리스크를 저감할 수 있다. 시뮬레이션과 기계학습을 조합한 재료 탐색은 연구의 새로운 물결을 만들어 내고 있다. 자석은 모터의 성능을 결정하는 중요한 부품이다. 자석의 성능 향상은 모터의 에너지 효율 향상과 더불어 범지구적인 탈 탄소에도 기여한다. 한편, 차량용 모터 등에 사용하는 네오디뮴 자석은 희토류 산지가 편중되어 있다. 미국 바이든 정부는 네오디뮴 자석의 수입의존이 국가 안전보장을 위협하지는 않는지를 조사하고 있다. |
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