광범위한 금속 3D프린팅 공정 변수 속에서 최적의 조건을 빠르고 정확하게 탐색하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

한국연구재단은 김형섭 포스텍(POSTECH) 교수와 이승철 한국과학기술원(KAIST) 교수 공동연구팀이 AI 능동 학습 기법을 적용해 Ti-6Al-4V 합금의 3D프린팅 공정 변수를 효율적으로 탐색, 고강도·고연신 금속 제품을 생산했다고 5일 밝혔다.

Ti-6Al-4V 합금은 가장 일반적으로 사용되는 티타늄 합금으로 뛰어난 강도 및 생체 적합성을 가졌다.

3D프린팅 기술 가운데 레이저 분말 베드 융합(LPBF)은 Ti-6Al-4V 합금을 제조하기 위한 혁신 기술로 등장했으나, 이 합금을 3D프린팅할 때 침상형 마르텐사이트(탄소와 철 합금에서 담금질을 할 때 생기는 준안정 상태)가 형성돼 강도와 연성을 동시에 높이기 어렵다는 문제점이 있다.

연구팀은 Ti-6Al-4V 합금의 LPBF 3D프린팅 공정에서 최적의 변수를 찾는 데 걸리는 시간과 비용을 줄이기 위해 AI 능동 학습 방식을 적용했다. 119개 기존 매개변수 조합 데이터 세트로 시작해 이 합금 성능을 최적으로 향상할 가능성이 가장 큰 조합을 예측했다.

능동 학습 예측과 실험 검증을 반복적으로 진행함으로써 높은 극한 인장강도와 연신율을 동시에 최적화하는 공정 변수를 탐색, 단 5번의 반복만으로 고성능 합금을 달성했다.

이를 적용해 3D프린팅한 Ti-6Al-4V 합금은 최대 인장강도 1190메가파스칼(MPa), 최대 연신율 16.5%를 기록했다.

이는 금속 3D프린팅으로 제조된 기존 부품 성능과 비교했을 때 강도와 연신율 모두 매우 우수한 수치다.

김형섭 교수는 “능동 학습 기반 AI는 실험 설계를 단순화할 뿐만 아니라 미지의 매개변수를 효과적으로 탐색할 수 있어 재료과학 분야의 획기적인 발전을 이룰 것으로 기대한다”며 이번 연구 잠재력을 강조했다. 

한편 이번 연구성과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈 (Nature communications)'에 지난달 22일 게재됐다.

이인희 기자 leeih@etnews.com