'계면 지능' 개념 첫 제시… AI로 폴리머 브러시 맞춤 설계

주변 환경에 따라 성능이 달라져 예측이 어려웠던 폴리머 브러시를 인공지능(AI)으로 정밀하게 설계하는 새로운 길이 열렸다.

일본 도호쿠대학 연구팀이 폴리머 물리학과 기계학습, 시뮬레이션 등을 결합한 '계면 지능'이라는 설계 개념을 새롭게 제시했다. 이 연구 결과는 국제학술지 'JACS Au'에 지난 9월 28일 게재됐다.

폴리머 브러시는 표면에 고분자 사슬을 촘촘하게 심은 형태로, 마찰 감소나 오염 방지, 센서 기능 향상 등에 활용된다. 코팅, 윤활, 멤브레인 등 다양한 기술에 쓰이는 소재다.

하지만 폴리머 브러시는 화학적 구성이 비슷해도 고분자 사슬의 배열이나 주변 조건에 따라 성능이 크게 달라져 예측과 설계에 어려움이 있었다.

연구를 이끈 하오 리 도호쿠대 교수는 "폴리머 브러시는 화학적 구성 이상의 의미를 갖는다"며 "사슬 배열과 주변 조건에 따라 매우 다르게 보이고 작동할 수 있어 설계가 어렵다"고 설명했다.

연구팀이 제안한 '계면 지능'은 단순히 AI를 소재에 적용하는 것을 넘어, 기계학습을 물리 모델, 시뮬레이션, 실험 데이터와 통합하는 방식이다. 이를 통해 물리적으로 해석하고 검증할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있다.

연구팀은 데이터베이스, 합성, 특성화, 모델링이 서로 지속해서 정보를 교환하는 폐쇄 루프 시스템으로 프레임워크를 확장할 계획이다. 실험 결과를 모델 업데이트에 활용해 향후 소재 설계 방향을 제시하는 방식이다.

하오 리 교수는 "유용한 모델은 어떤 폴리머 브러시가 작동할지 알려주는 것을 넘어, 특정 조건에서 계면이 어떻게 변할지 예측해야 한다"고 말했다. 연구팀은 이 프레임워크가 다양한 응용 분야에서 더 신뢰도 높은 폴리머 계면 개발을 이끌 것으로 기대했다.