CWN(CHANGE WITH NEWS) - MIT 연구팀, 이미지 이용해 물질의 응력을 분석하는 AI 도구 개발

MIT 연구팀이 이미지 분석을 통해 물질의 응력을 결정할 수 있는 AI 도구를 개발했다.

응력이란 재료에 압축, 인장, 굽힘, 비틀림 등의 하중(외력)을 가했을 때, 그 크기에 대응해 재료 에 생기는 저항력이다. 재료 내부의 분자 상호 간에 생기는 힘을 내력이라고 하며, 단위 면적당의 내력을 응력이라고 한다.

지난 수 세기 동안 많은 엔지니어가 작업 중인 재료의 응력을 구하는데 꽤 복잡하고 까다로운 물리 방정식을 사용하였다. 응력을 구하는 작업은 시간이 오래 걸리지만 최악의 상황인 인명 사고를 초래할 수 있는 구조적 고장을 방지하기 위한 매우 중요한 일이라 한다.

이 연구 논문의 공동 저자 중 한 명인 맥아피 공학 교수인 마르쿠스 뷰러(Markus Buehler)는 "이전 수학자와 공학자는 이 방정식을 구하고 나서 컴퓨터를 통해 계산을 풀었지만, 시뮬레이션 실행 시 며칠, 몇 주 또는 심지어 몇 달이 걸려서 여전히 매우 어렵고 비용이 많이 드는 과정입니다"라며, AI 도구를 개발한 계기를 밝혔다.

그래서 MIT 연구팀은 AI가 컴퓨터 시각을 통해 재료 응력의 추정치를 실시간으로 구할 수 있도록 개발하였다. 덧붙여 이 AI 도구에 GAN(Generative Adversarial Network)이 이용되었으며, 네트워크는 수천 개가량의 두 개씩 짝지어진 이미지를 사용하였다. 이미지 중 하나는 기계적 힘에 의한 재료 내부의 미세 구조를 보여주고 다른 하나는 컬러 코드로 입력된 응력과 변형률을 표시한다.

응력을 측정하는 AI 모델의 훈련을 마치면, GAN 신경망은 일반 소비자 등급의 컴퓨터 프로세서에서 실행될 수 있다. 또, 현장에서 사진만으로도 재료의 외관과 재료가 받는 응력 사이의 관계를 결정할 수 있다.

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