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부식에 강한 새로운 금속 재료를 쉽고 빠르게 개발할 길이 열렸다. 에릭 호머 미국 브리검영대 기계공학과 교수와 거스 하르트 물리천문학과 교수 공동연구팀은 재료를 구성하는 결정의 경계선 특징으로부터 재료의 강도와 무게, 수명 같은 특성을 예측하는 컴퓨터 알고리듬을 개발했다. 지금까지 어떤 원자 구조가 물질을 더 강하게 만들지, 혹은 더 유연하게 만들지 예측할 수 있는 시스템은 개발된 적이 없었다.

이번에 개발한 알고리듬은 애플의 인공지능 ‘시리’와 비슷하다. 시리는 사용자의 음성을 들으면 애플의 거대한 데이터베이스에 접속해 이를 자음과 모음, 궁극적으로는 단어로 바꿔 작동한다. 이 과정에서 기계학습을 통해 정확도를 높인다. 이와 마찬가지로, 연구팀이 개발한 알고리듬도 결정의 경계선에 대한 특징을 입력하면 이를 기존에 학습한 데이터와 비교해 새로운 재료의 특성을 예측한다.

연구팀의 최종 목표는 이 알고리듬을 활용해 강하고 가벼우며 부식이 없는 금속을 더 효율적으로 개발하는 것이다. 호머 교수는 “미국은 금속재료의 부식 문제로 매년 5000억 달러(약 570조 원)를 지출한다”며 “이번에 개발한 알고리듬으로 단 몇 퍼센트의 부식만 줄일 수 있다면 매년 수십억 달러를 절약할 수 있을 것”이라고 말했다. 연구 결과는 네이처 자매지 ‘전산 재료’ 온라인판 8월 3일자에 실렸다.

doi:10.1038/s41524-017-0027-x