머신러닝으로 마이크로젤의 내부 구조와 탄성 예측 기술 개발

ㅇMGELS 프로젝트, 분자 시뮬레이션과 머신러닝 결합

- MGELS 프로젝트 연구진은 머신러닝을 활용해 마이크로젤의 초기 구성 성분으로 내부 구조와 탄성 특성을 예측하는 새로운 기법을 개발함

- 마이크로젤은 온도 등 외부 환경에 따라 특성이 변하는 미세 고분자 소재로, 다양한 분야에서 활용 가능성이 주목받고 있음

- 기존에는 원하는 구조와 물성을 구현하기 위해 반복적인 시뮬레이션과 실험이 필요했으나, 이번 기술은 구성 성분과 최종 물성 간 관계를 예측해 이러한 시행착오를 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대됨

- 나아가 원하는 물성에 적합한 소재 구성을 역으로 설계하는 데 활용되어 생의학 분야의 맞춤형 스마트 소재 개발에 기여할 수 있음.

ㅇ 머신러닝으로 마이크로젤 내부 가교제 농도와 분포 예측

- 연구진은 열응답성 마이크로젤의 대규모 분자 시뮬레이션 데이터를 활용해 내부 구조를 예측하는 머신러닝 모델을 개발함

- 핵심은 고분자 사슬을 연결하는 가교제로, 그 농도와 분포에 따라 마이크로젤의 구조와 물리적 특성이 달라짐

- 연구진은 입자 중심에서 바깥쪽으로의 물질 분포를 나타내는 반경 방향 밀도를 활용해 가교제의 농도와 내부 분포를 예측하는 데 성공함

- 이를 통해 기존 실험으로 파악하기 어려웠던 미세한 내부 구조를 분석할 수 있게 됐으며, 다른 연구자들도 활용할 수 있도록 머신러닝 분석체계를 공개함

ㅇ 온도 변화에 따른 팽윤과 탄성 특성까지 예측

- 연구진은 마이크로젤의 내부 구조 예측을 넘어 가교제 농도와 실제 물리적 특성 간 관계를 분석함

- 이를 통해 온도 변화에 따른 마이크로젤의 팽창 정도인 팽윤 특성과 외부 힘에 대한 탄성 반응을 예측하는 방법을 개발함

- 특히 특정 조건에서 가교제 농도가 낮은 마이크로젤은 한 방향으로 늘어날 때 수직 방향으로도 팽창하는 음의 푸아송비(auxetic) 특성을 나타내는 것으로 확인됨

- 이번 연구는 소재의 구성 성분과 미세구조를 실제 성능과 연결했다는 점에서 의미가 있으며, 향후 섬유·보호 소재·생의학 등 다양한 분야에 활용될 가능성을 제시함

ㅇ 시뮬레이션·머신러닝·실험 결합해 후속 연구 추진

- 연구진은 마이크로젤이 기존 연성 소재와 다른 독특한 물리적 특성을 지니며, 그 작동 원리는 아직 완전히 규명되지 않았다고 설명함

- 특히 내부 구조와 기계적 반응, 여러 입자가 함께 나타내는 집단적 거동 간 관계를 밝히는 것이 주요 후속 연구 과제로 제시됨

- 연구진은 국제 공동연구 네트워크를 바탕으로 시뮬레이션·머신러닝·실험을 결합한 연구를 지속하고, 이를 다양한 연성 물질로 확대할 계획임

Source: cordis.europa