타이어 재료 배합 최적화, 머신러닝이 답을 찾는 이유

데이터 기반 머신러닝이 소재 설계를 바꾸는 방식 소재 산업, 특히 타이어를 포함한 장비 산업에서 제품 경쟁력은 개발 속도와 성능 신뢰성에 의해 좌우됩니다. 타이어, 건설·중장비, 산업용 로봇과 기계 시스템에 이르기까지, 제조사는 점점 더 정교해지는 고객 요구를 만족시키는 동시에 개발 기간과 비용을 압축해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 이 과정에서 핵심 변수로 떠오른 것이 바로 재료 배합비(formulation)이며, 최근에는 […]
완벽한 시뮬레이션과 현실의 타협점 : Reflex로 끝내는 XRD 실전 분석 가이드

안녕하세요. 인실리코 DX 사업본부입니다. 이전 글에서 브래그 법칙과 구조 인자를 통해 XRD(X-ray Diffraction) 분석의 이론적 원리를 살펴보았습니다. 시뮬레이션 환경에서 계산된 회절 패턴은 수학적으로 완벽합니다. 그러나 실험실에서 합성한 하얀 분말 샘플을 XRD 장비에 넣고 찍어보면, 노이즈·피크 브로드닝·불순물 혼입 등으로 인해 이론과 현실 사이의 간극을 마주하게 됩니다. “내 실험 데이터는 왜 교과서(시뮬레이션)와 다를까” “A성분과 B성분이 정확히 몇 […]
보이지 않는 세계의 설계도 : XRD(X선 회절)가 밝혀내는 원자의 지문

XRD(X-ray Diffraction) 분석이 필요한 이유 분말 시료 속 결정 구조의 ‘실재’를 확인하는 방법 연구실에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행할 때는 모든 것이 비교적 명확합니다. 격자 구조와 원자 번호를 입력하는 순간, 우리는 이미 물질의 정체를 알고 계산을 시작합니다. 그러나 실제 실험실의 풍경은 사뭇 다릅니다. 정성 들여 합성한 분말(Powder) 샘플을 마주할 때, 연구자는 늘 같은 질문과 마주합니다. “이 상(Phase)은 […]