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Nikkei X-TECH_2023.5.29

첨단기술 뉴스 플러스
TDK, 자체 데이터 분석 플랫폼 개발
MI 추진으로 재료 개발을 가속

전자기기 업체인 TDK는 Materials Informatics(MI)용으로 인공지능(AI)을 활용한 데이터 분석 플랫폼인 ‘Aim’을 개발해 사내에서 운용하기 시작했다고 발표했다. 실험/계측 데이터의 해석 시간을 단축하거나 실험 횟수의 줄일 수 있어 재료 개발을 효율화할 수 있다.

과거의 실험 데이터를 학습시키면 새로운 재료 개발에도 도움이 된다. 23년 4월부터 국내의 연구부문에서 활용하기 시작했으며 향후 해외 거점에서도 이용할 수 있도록 한다.

Aim은 클라우드 상에서 작동하는 소프트웨어로, TDK가 자체 개발했다. “모든 사원이 간단하게 다룰 수 있도록 개발했다”(TDK 기술/지적재산본부 응용제품개발센터 야마다(山田) 실장). 시판 중인 MI용 범용 소프트웨어도 있지만, 세세한 설정이 필요하거나 자사 제품에 적용하기 어려워서 전문 MI 기술자가 아니면 데이터 분석을 하기 어렵다는 과제가 있었다.

Aim은 기능을 축소하는 등 웹 브라우저를 통해 간단하게 사용할 수 있도록 했기 때문에 현장의 재료 기술자가 직접 MI를 다룰 수 있다. 그동안 사업부나 부서별로 축적했던 데이터도 Aim을 통해 공유하며 재료 개발 촉진에 활용한다.

Aim의 활용으로 인해 이미 성과도 나왔다. 자성(magnetism) 재료의 입자(결정립) 해석에 적용한 사례에서는 성능을 좌우하는 결정립의 크기나 모양을 수초 만에 분석할 수 있었다.

기존에는 이미지 속의 결정립의 크기나 모양을 컴퓨터로 해석하기 때문에 사람이 수작업으로 결정립의 경계선을 그리는 밑작업을 해야 했고, 이 작업에 이미지 1장당 30분~1시간이 소요되었다. Aim은 AI를 활용해 작은 단서만으로 결정립의 경계선을 추정하기 때문에 전체적인 분석 시간을 대폭 단축할 수 있다.

자석으로 성분 분석을 할 때는 각 성분의 비율이나 혼합 정도 등을 조사해야 하는데, 기존에는 사람이 육안으로 이미지를 보고 구분했기 때문에 편차가 발생했다. AI로 규칙을 만들어 분석함으로써 정량적인 평가가 가능해졌다.

TDK는 13년부터 MI에 대한 대응을 시작해, 자석/유전체 재료의 개발에 적용해 왔다. 이에 따라 Aim의 개발을 18년부터 시작해 19년 이후에는 재료의 이미지 해석에 Aim을 시험적으로 활용해 왔다.

이번에 Aim의 데이터 해석이나 데이터 베이스의 기능을 확충해, MI에서 활용할 수 있는 구조가 갖추어지면서 본격적인 운용에 이르렀다. TDK 기술/지적재산본부의 사토(佐藤) 본부장은 “제품을 만드는 시작 지점인 재료 개발은 TDK 경쟁력의 원천이다. (좋은) 재료를 찾아내는 것은 중요한 일이다”라고 Aim의 중요성을 강조했다.

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