(산업디지털전환)화학 등 소재분야 핵심 디지털 데이터 171만건 확보
화학 등 소재분야 핵심 디지털 데이터 171만건 확보<br>□ 금번 회의에서는 8대 프로젝트별로 데이터 표준화, 데이터 확보, 인공지능 표준모델 개발 추진 현황을 점검함<br> ㅇ (표준화) 원료-조성-공정-물성의 소재개발 단계별로 KS규격, 문헌자료 등에 기반하여 표준화 항목을 도출하였고, 이를 기반으로 데이터 입력 표준템플릿을 구축 완료할 계획임<br> ㅇ (데이터 축적) 기존의 소재정보은행 데이터를 표준템플릿 양식에 맞춰 재규격화하고 있으며, 기 구축된 설비를 활용하여 신규로 실험 데이터를 10만건 수집<br> ㅇ (인공지능 표준모델) 수집한 데이터를 활용하여 소재의 물성 등을 예측할 수 있는 인공지능 시범모델을 개발하였고, 데이터의 축적 과정에 따라 인공지능 모델의 성능을 지속적으로 개선해나갈 예정임 <table><tbody><tr><td>분야</td><td>인공지능 표준모델 내용</td></tr><tr><td>화학</td><td>- (미래이동수단용 경량복합재) 기존 소재정보은행의 1,000개 데이터셋을 통해 조성-공정 데이터로 물성(응력-변형률 거동)을 예측하는 인공지능 시험모델을 개발</td></tr><tr><td>금속</td><td>- (가스터빈 부품용 합금소재) 약 5,000개의 미세조직 이미지 데이터를 분석하여 소재의 특성(상분율, 조직크기 등)을 예측하는 인공지능 모델을 개발</td></tr><tr><td>세라믹</td><td>- (차세대 연료전지 전극소재) 공정 데이터로 물성(최대 출력 밀도)을 예측하는 인공지능 모델을 개발하고, 100개의 데이터셋을 통해 성능을 검증<br>- (미래차용 전자소재) 140개 데이터셋을 통해 원료-조성-공정조건에 따라 소재의 물성(유전율, 밀도, 결정성)을 예측하는 인공지능 모델을 개발 </td></tr><tr><td>섬유</td><td>- (고내광성 친환경 내장재) 원료-조성-공정의 300개 데이터셋을 통해 최적의 조성 및 염색공정을 예측하는 인공지능 시험모델을 개발</td></tr></tbody></table> < 선도 프로젝트별 인공지능 표준모델 개발 실적 >
금속 분야의 인공지능 표준모델을 개발하기 위해 몇 개의 미세조직 이미지를 분석하니