Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Material Design and Engineering Applications: A Quantitative Computational Framework
· 5 min read
논문 정보
- 제목: Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Material Design and Engineering Applications: A Quantitative Computational Framework
- 저자: Bokai Liu, Pengju Liu, Weizhuo Lu, Thomas Olofsson (Department of Applied Physics and Electronics, Umeå University, Umeå, Sweden)
- 학회/저널: International Journal of Mechanical System Dynamics
- 발행일: 2025-03-27 (Accepted)
- DOI: https://doi.org/10.1002/msd2.70017
- 주요 연구 내용: 본 연구는 재료 설계 및 엔지니어링 응용을 위해 기계학습(ML)과 설명가능 인공지능(XAI)을 통합한 새로운 정량적 계산 프레임워크를 제안함. 이 프레임워크는 데이터 처리, 특징 선택, 모델 훈련, 성능 평가, 설명가능성 분석 및 실제 클라우드 배포를 포함하는 체계적인 파이프라인으로 구성됨.
- 주요 결과 및 결론: 고성능 콘크리트(HPC)의 압축 강도 예측 사례 연구를 통해 프레임워크를 검증했으며, XGBoost 모델이 로 가장 높은 예측 성능을 달성함. SHAP과 LIME은 특징 중요도와 재료 간 상호작용에 대한 상세한 통찰력을 제공했으며, 훈련된 모델은 클라우드 기반 API로 배포되어 확장성과 접근성을 확보함.
- 기여점: 기존 ML 접근법의 '블랙박스' 한계를 극복하기 위해 고급 설명가능성 기술을 통합하고, 비선형적 특징 상호작용을 체계적으로 다루며, 확장 가능한 배포 전략을 제공함. 이를 통해 데이터 기반 예측과 근본적인 재료 과학 원리 사이의 간극을 좁히는 해석 가능하고 배포 가능한 AI 기반 재료 정보학 솔루션을 제시함.