소재는 첨단산업의 성능과 원가, 생산성과 신뢰성을 결정하는 핵심 기반이다. 이차전지의 에너지밀도와 수명, 반도체의 미세화와 열관리, 모빌리티의 경량화와 내구성, 청정에너지의 효율과 경제성은 모두 소재의 특성과 제조공정에 밀접하게 연결되어 있다. 여기에 공급망 안정화와 탄소배출 저감, 자원순환에 대한 요구가 더해지면서 소재산업은 성능 향상과 함께 원료 조달부터 생산·사용·회수까지 고려해야 하는 복합적인 과제에 직면하고 있다.

이러한 가운데 인공지능과 계산과학, 데이터 기술, 실험자동화의 결합은 소재를 탐색하고 개발하는 방식에 새로운 가능성을 제시하고 있다. 축적된 실험·계산 데이터를 활용한 물성예측, 목표 성능에 맞춘 조성과 구조의 역설계, 다음 실험을 효율적으로 선택하는 능동학습, 합성과 측정 결과를 다시 학습에 반영하는 자율실험실 등이 대표적이다. 본서에서 다루는 ‘소재지능(Materials Intelligence)’은 이처럼 데이터·계산·인공지능·실험을 연결하여 소재의 개발과 적용에 필요한 의사결정을 지원하는 흐름을 포괄한다.

피지컬AI와 로봇의 발전 역시 소재산업의 중요한 적용 기회를 형성하고 있다. 로봇이 주변 환경을 감지하고 물체를 다루며 사람과 안전하게 상호작용하기 위해서는 전자피부와 촉각 소재, 유연한 구동 소재, 경량 구조재, 에너지 저장 및 열관리 소재가 함께 발전해야 한다. 소재의 감지·구동·변형 특성이 로봇의 구조와 제어에 결합되는 과정은 소재 성능이 부품과 시스템의 실제 기능으로 이어지는 중요한 접점이다.

소재지능의 산업적 가치는 유망한 후보를 찾아내는 단계에서부터 실제 제조와 고객 적용에 이르는 과정에서 구체화된다. 이를 위해서는 데이터의 품질과 활용 권한, 실험 결과의 재현성, 생산규모 확대에 따른 공정 변화, 장기 신뢰성과 경제성을 함께 검토해야 한다. 또한 산업마다 요구 성능과 승인 절차, 데이터 확보 여건이 다르므로 적용분야별 사례를 통해 기술의 활용 가능성과 사업화 조건을 구체적으로 살펴볼 필요가 있다.

이에 IRS글로벌은 소재지능의 핵심기술과 글로벌 생태계, 산업별 적용분야와 주요 사례, 기업의 도입 및 사업화 전략을 종합적으로 조사·분석하여 본서에 담았다. 먼저 소재지능의 개념과 가치사슬을 정리하고, 소재 데이터와 표준, 계산재료과학, 머신러닝, 생성형 AI, 자율실험실 등 기반기술을 살펴보았다. 아울러 주요국의 정책과 데이터 인프라, 글로벌 상용 플랫폼 및 선도 프로젝트를 분석하여 기술개발과 산업 활용을 뒷받침하는 생태계의 구성을 제시하였다.

적용분야에서는 피지컬AI의 감지·구동·접촉·구조 소재와 에너지·열관리 소재를 별도로 다루고, 소재와 부품, 로봇 시스템을 연결하는 설계·실증·사업화 과제를 정리하였다. 이어 이차전지·에너지저장, 반도체·디스플레이·전자소재, 정밀화학·고분자·배합제품, 모빌리티·항공우주·조선·구조재를 중심으로 소재지능의 활용지점과 국내외 사례를 분석하였다. 수소·촉매·탄소포집, 핵심광물·자원순환, 저탄소 건설소재와 함께 바이오·의료·양자·스마트소재의 신흥 적용 가능성도 살펴보았다.

특히 각 사례는 해결하려는 산업적 과제와 활용 데이터, 적용기술, 확인된 성과 및 후속 검증과제를 연결하여 검토하였다. 이를 바탕으로 기업의 데이터 준비도와 시스템 구축 방식, 실증에서 전사 확산까지의 도입 절차, 성과지표와 지식재산·보안 관리방안을 정리하였다.

또한 한국 산업의 여건을 고려하여 산업별 우선과제, 공공데이터와 자율실험 공동인프라, 중견·중소기업 확산과 인력양성, 표준 및 국제협력을 포함한 2027~2032년 실행전략을 제시하였다.

모쪼록 본서가 소재 및 수요산업의 연구개발 담당자, 사업기획과 투자 관계자, 정책 담당자에게 소재지능의 기술 변화와 산업적 활용 가능성을 이해하는 기초자료로 활용되기를 바란다. 나아가 기업이 자사의 기술과 데이터, 제조역량에 맞는 적용분야를 발굴하고 구체적인 사업화 전략을 수립하는 데 도움이 되기를 기대한다.