Multimodal AI-Enabled Development of High-Performance Aluminum Alloys for Infinite Recycling Using 90%+ PCS under Few-Shot Data Conditions
나노·소재기술개발(R&D) · 국가전략기술미래소재기술개발
2026년
2710110766
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국재료연구원
박지원
8명
2026.07.01 ~ 2026.12.31
2026.07.01 ~ 2030.12.31
7.5억원
7.5억원
기초연구
출연연구소
경상남도 창원시
재료 > 금속재료 > 구조재료
소규모 데이터 기반 멀티모달 AI와 능동 학습 Closed-Loop를 활용하여 산업용 Post-Consumer Scrap 90% 이상을 활용하면서도 특성 및 구조용 신뢰성을 확보하는 무한순환형 고강도 경량 알루미늄의 자율 설계/실증 기술 개발
- IMC/석출물 Descriptor 정의 및 보유 데이터 기반 멀티모달 아키텍처 설계- PCS 70% 초기 빌렛 제조 및 PFM 기초 모델 설계- 용탕 청정도 예측 모델 프로토타입 및 XAI 적용 프레임워크 설계- 멀티모달 모델의 Few-Shot 적응 성능 검증- PCS 70% 합금의 압출/열처리 가공 및 피로시험 Baseline 확보- GPR 불확실성 ...
* 연구개발성과 활용계획본 연구를 통해 개발된 성과는 (1) 산업용 PCS를 고부가가치 구조용 소재로 전환하는 저탄소 소재 제조 기술 (2) 소규모/이질/불완전 데이터 기반 소재 설계 AI 기술 (3) AI-Ready 멀티모달 데이터 인프라 (4) Active Learning 기반 자율 실험/설계 체제 (5) 물리 기반 신뢰성 검증에 활용될 수 있음.* 기...