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Toyota-도나우大, AI를 활용한 자석재료 탐색 시스템 개발

  • 작성일

    2021-11-03
  • 조회수

    619

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Toyota-도나우大, AI를 활용한 자석재료 탐색 시스템 개발소재 기반기술 | 日刊工業新聞 | 2021-11-03 | 조회수 : 2 

소재 기반기술 | 日刊工業新聞

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◆ 높은 정밀도의 재료 개발 기반 마련
Toyota는 오스트리아 크렘스의 도나우대학교와 공동으로 시뮬레이션 기술과 AI를 조합한 자석재료 탐색 시스템을 개발했다. 자석의 나노 구조와 자력을 시뮬레이션하여 기계학습으로 범위를 줄여나간다. 이를 반복하여 방대한 양의 재료 후보를 조사할 수 있다. EV의 차량 모터용 자석의 희토류를 저감하는 등 재료 개발의 기반이 된다.

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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