본 논문은 머신러닝 및 인공지능(AI) 기반 기술이 재료 발견, 특성 예측 및 재료 설계에 미치는 혁신적인 영향에 대해 종합적으로 검토합니다. 딥러닝, 그래프 신경망, 베이지안 최적화, GAN 및 VAE와 같은 생성 모델을 포함한 핵심 방법론을 강조하며, 이러한 방법론이 맞춤형 기능을 가진 재료의 자율적인 설계를 가능하게 함을 보여줍니다. AutoML 프레임워크(AutoGluon, TPOT, H2O.ai 등)의 활용을 통해 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 및 특징 엔지니어링을 자동화하여 재료 정보학의 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 제시합니다. AI 기반 로봇 실험실과 고성능 컴퓨팅의 통합을 통해 재료 합성 및 실험 검증을 위한 완전 자동화된 파이프라인을 구축하여 재료 발견에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있음을 강조합니다. 초전도체, 촉매, 광전지, 에너지 저장 시스템 등 다양한 분야에서의 실제 응용 사례를 제시하며, 데이터 품질, 해석 가능성, AutoML과 양자 컴퓨팅의 통합과 같은 주요 과제에 대해서도 논의합니다. 궁극적으로 AI, 자동화된 실험 및 계산 모델링의 시너지 효과를 통해 재료 발견, 최적화 및 설계 방식을 변화시켜 에너지, 전자 및 나노 기술 분야의 차세대 혁신을 위한 길을 열어줄 것으로 전망합니다.
