품목번호	2026-001	산업기술분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
개발형태			로봇/자동화기계
혁신도전형
초격차프로젝트 (해당 or 해당없음)
분야	첨단제조
미션	산업대전환 대응을 위한 제조시스템 지능화
프로젝트	산업 AI 핵심 기술개발
연계유형
특성분류
		ESG
R&D 자율성트랙
총괄 품목명	(총괄) 산업용 소재(화합물/혼합물) 물성예측 AI 파운데이션 모델 개발 및 실증·확산
(TRL : [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)
	1세부 품목명	(1세부) AI 기반 소재(화합물/혼합물)의 물성예측이 가능한 파운데이션 모델 핵심 기술 개발
	2세부 품목명	(2세부) 업종 특화 소재(화합물/혼합물) AI 모델 개발 및 실증
1. 개념 및 개발내용
□ 개념 ㅇ 산업소재 설계 역량 강화를 위해 산업용 무기·유기 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션* 모델의 규격을 개발하고 확산·보급을 위한 AI 파운데이션 모델 오픈 운영환경을 제시하는 표준 활용서를 개발하며, 세부과제의 결과물 확산을 위한 종합활동 지원 * 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델: 다양한 유·무기 소재(화합물/혼합물)/혼합물의 특성을 적은 데이터로 빠르고 정확하게 예측하고, 소재(화합물/혼합물) 내 원자 간 상호작용 원리에 기반하여 조성–물성 관계를 일반화할 수 있는 범용 인공지능 기술 □ 개발내용 ㅇ 주력 제조업(이차전지·반도체·바이오화장품 등) 대상 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델의 민간 중심 확산·활용을 위한 파운데이션 모델 표준규격 정의 및 세부과제 간 협력 추진 * ‘파운데이션 모델 개발(1세부)’을 위한 ‘업종(이차전지·반도체·바이오화장품 등)별 특화 AI 모델(2세부)’ 연계방안 수립 등 ㅇ 중소·중견기업의 기술 접근성 제고 및 민간 중심 생태계 확산을 위한 AI 파운데이션 모델 오픈 운영환경 표준 활용 방안 연구 * 1, 2세부 및 예상 수요기업 요구사항이 반영된 표준규격 활용 방안 수립 (핵심성과) ㅇ 주력 제조업의 연구 성과물 확산을 위한 종합 성과발표회 계획 수립 운영 * 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 사업 성과 발표 및 홍보관 운영(1, 2세부 사업과 연계하여 운영 추진) ㅇ 세부 과제별 연구내용 연계 및 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 플랫폼 지속 운영방안 수립 * 결과물 개방, 지속 가능한 생태계 확립, 후속 프로젝트 연계 등 고려한 마스터플랜 수립 지원 ※ 선정기관은 협약 체결 시 AI학습데이터 및 인공지능모델의 제출·활용에 관한 별도 동의서를 제출하여야 함
2. 지원 필요성
□ 지원필요성 ㅇ (정책적 측면) 주력 제조업의 고부가가치화를 뒷받침할 고성능 소재 설계 역량 강화를 위하여 산업용 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 인프라 구축 필요 ㅇ (기술적 측면) 기존의 재료 분야 머신러닝 모델은 대부분 단일 물성 예측에 초점을 맞추고 개발되어 현존 AI 모델의 범용성이 부족하여 범용 AI 모델 개발 필요 ㅇ (시장적 측면) 국내 제조업의 경쟁력 재강화를 위해 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 플랫폼 개발을 조속히 추진하고, 국내 先적용, 해외 제조기업들에 솔루션을 後 판매하여, 대한민국 주도의 글로벌 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 솔루션 시장을 선점하는 것이 필요 ㅇ (사회적 측면) 반도체, 이차전체, 바이오화장품 등 주력산업의 신소재 개발에 막대한 시간 및 비용이 소요되고 온실가스 다량 배출하므로 주력 제조업의 역량강화를 통한 산업 위기 대응·고용안정·환경을 위하여 국가적으로 필요함
3. 활용분야
□ 활용분야 ㅇ 이차전지, 반도체, 바이오화장품 등 주력 제조업에서 AI를 활용한 차세대 신소재 개발 분야 적용 ㅇ 주력 제조업(이차전지·반도체·바이오화장품 등)의 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 적용을 통해 신소재 개발 기간 단축과 비용 절감을 통한 산업 경쟁력 강화
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 연구개발기간 : 33개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부지원연구개발비 : ’26년 150억원 이내(총 정부지원연구개발비 280억원 이내) - (총괄) 3억원 이내(총 정부지원연구개발비 10억원 이내) 세부과제는 각 RFP 참조 ㅇ 주관연구개발기관 : 제한없음 ㅇ 기술료 징수여부 : 비징수

품목번호

2026-002

산업기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

개발형태

로봇/자동화기계

혁신도전형

초격차프로젝트

(해당 or 해당없음)

분야

첨단제조

미션

산업대전환 대응을 위한 제조시스템 지능화

프로젝트

산업 AI 핵심 기술개발

연계유형

특성분류

ESG

R&D 자율성트랙

총괄 품목명

(총괄) 산업용 소재(화합물/혼합물) 물성예측 AI 파운데이션 모델 개발 및 실증·확산

세부 품목명

(1세부) AI 기반 소재(화합물/혼합물)의 물성예측이 가능한 파운데이션 모델 핵심 기술 개발

(TRL : [시작] 3단계 〜 [종료] 6단계)

1. 개념 및 개발내용

□ 개념

ㅇ 산업용 무기·유기 소재(화합물/혼합물) 제형과 물성을 조성이나 합성법으로부터 예측하는 소재(화합물/혼합물) 물성/제형 AI 파운데이션 모델* 핵심기술 개발

* 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델: 다양한 유·무기 소재(화합물/혼합물)의 특성을 적은 데이터로 빠르고 정확하게 예측하고, 소재(화합물/혼합물) 내 원자 간 상호작용 원리에 기반하여 조성–물성 관계를 일반화할 수 있는 범용 인공지능 기술

- (제품형태) AI 범용 파운데이션 서비스 플랫폼 기술

- (기술형태) 소재 데이터를 기반으로 무기·유기 소재(화합물/혼합물)의 물성 예측이 가능한 개방형 AI 소프트웨어

- (산업동향) 기존의 재료 분야 머신러닝 모델은 대부분 단일 물성 예측에 초점을 맞추고 개발되어 현존 AI 모델의 범용성이 부족하여 범용 AI 모델 개발 필요

※ 핵심 목표 : 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 기반 플랫폼 SW 1건(Top-K Hit Rate* 성능지표 제시)

* AI 파운데이션 모델에서 Top-K Hit Rate는 단순한 분류 정확도 지표가 아니라, 신소재·조성·구조 탐색 문제의 본질을 반영하는 `후보군 탐색 성능 지표`로 정의

□ 개발내용

ㅇ 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 개발을 위한 대규모 학습 데이터셋 구축

* 산업용 무기·유기 소재(화합물/혼합물)에 대하여 조성, 제형, 물성 데이터를 수집 및 정제 DB화 방안 제시

ㅇ 지속적인 AI 파운데이션 모델 활용을 위한 데이터 인코더/디코더 설계 및 구현

* 소재(화합물/혼합물) 입자 구조, 조성, 합성 조건 등 다양한 입력 정보를 통합적으로 표현할 수 있는 인코더/디코더 및 표현 학습 구조를 설계하고 구현

ㅇ 소재(화합물/혼합물)의 물리/화학적 제약조건을 내재화한 대규모 사전학습 기술 개발

ㅇ 파운데이션 모델 기반 소재 특화 다목적(역설계, 물성 예측 등) AI 응용 기술 개발

ㅇ 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 개발을 위한 대규모 학습 데이터셋 및 물성 라이브러리 구축

ㅇ 고정밀 계산과학 기반 소재(화합물/혼합물) 가상 데이터 생성 기술 개발

ㅇ 실험 자동화 기반 실시간 데이터 수집 및 고속 전처리 파이프라인 개발

ㅇ 파운데이션 모델의 배포, 관리 및 지속적인 학습을 위한 AI 운영·관리 기술 개발

* 데이터 수집·전처리, AI모델의 학습·평가·배포 전 과정을 자동화할 수 있는 데이터 파이프라인·AI모델 연결, 버전 관리, 성능 모니터링 기능을 포함한 AI 운영 인프라를 구축하고, 과제를 통해 생성된 실험 및 시뮬레이션 학습 데이터셋을 공개·공유할 수 있도록 지원하는 데이터·모델 관리 체계 구축

※ 선정기관은 협약 체결 시 AI학습데이터 및 인공지능모델의 제출·활용에 관한 별도 동의서를 제출하여야 함

연구개발계획서 제출 시 다음의 항목의 정량적 목표치 및 상용화 수준 제시 필수

- 업종 특화 데이터셋 구축 건수(건), AI 모델 물성 예측 정확도(%), 도메인 특화 서비스 이용률(%), AI 활용 신소재 개발 기간 단축(%), 파운데이션 모델 일반화 성능 제시

2. 지원 필요성

□ 지원필요성

ㅇ (정책적 측면) 기업간 데이터 공유가 되지 않아 AI 파운데이션 모델 개발에 어려움이 있으므로 정부지원을 통해 데이터를 수집하고 AI 파운데이션 모델을 구축하여 확산 보급하여 위기에 빠진 국내 주력 제조업 위기대응 필요

ㅇ (기술적 측면) 현재 범용 파운데이션 모델은 금융, 교육, 엔터 산업등에서 다양한 기술적 성공 사례를 보여주고 있으나, 소재 제조 분야는 AI 파운데이션 모델이 부재하여, 성공 사례 필요

ㅇ (시장적 측면) 3대 핵심 소재(배터리, 반도체, 바이오화장품 등) 글로벌 시장은 배터리 약 100조원, 반도체 약 92조원, 화학 소재 약 116조원으로 3대 소재 모두 CAGR 약 10%로 성장할 것으로 전망되어 선제적 기술 개발을 통해 글로벌 경쟁력 강화 필요

ㅇ (사회적 측면) 제조 현장 새로운 소재 설계 시 중소중견기업 작업자가 AI를 손쉽게 활용할 수 있도록 하고, 소재 개발을 시간을 단축하여 사회적 비용 감소 필요

3. 활용분야

□ 활용분야

ㅇ 이차전지, 반도체, 바이오화장품 등 주력 제조업종의 AI를 활용한 차세대 신소재 개발 분야 적용

ㅇ 주력 제조업(이차전지·반도체·바이오화장품 등)의 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 적용을 통해 신소재 개발 기간 단축과 비용 절감을 통한 산업 경쟁력 강화

4. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 33개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월)

ㅇ 정부지원연구개발비 : ’26년 102억원 이내(총 정부지원연구개발비 186억원 이내)

ㅇ 주관연구개발기관 : 제한없음

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호

2026-003

산업기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

개발형태

로봇/자동화기계

혁신도전형

초격차프로젝트

(해당 or 해당없음)

분야

첨단제조

미션

산업대전환 대응을 위한 제조시스템 지능화

프로젝트

산업 AI 핵심 기술개발

연계유형

특성분류

ESG

R&D 자율성트랙

총괄 품목명

(총괄) 산업용 소재(화합물/혼합물) 물성예측 AI 파운데이션 모델 개발 및 실증·확산

세부 품목명

(2세부) 업종 특화 소재(화합물/혼합물) 물성예측 AI 모델 개발 및 실증

(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)

1. 개념 및 개발내용

□ 개념

ㅇ (개념) 이차전지·반도체·바이오화장품 등 주요 업종별 소재 데이터를 수집·전처리하여 업종 맞춤형 특화 소재(화합물/혼합물) AI 모델*을 개발하여 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 개발을 지원하고 도메인 특화 소재 설계 지원 AI 모델 서비스를 지원하는 기반 구축

* 업종 특화 소재(화합물/혼합물) AI 모델: 제조업의 대표 3개 산업군(이차전지, 반도체, 바이오화장품 등)을 구분하여 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 개발을 위한 각 업종에 특화된 소재(화합물/혼합물) 제형 예측·설계를 위한 모델

- (제품형태) 업종별 특화 데이터 특성을 반영한 AI 모델 및 서비스

- (기술형태) 업종별 특화 데이터 파이프라인, 소재(화합물/혼합물) AI 모델 및 실험을 통한 검증

- (산업동향) AI 기반 신소재 예측·설계를 통해 국내 소재기업의 제품 개발 속도와 품질 향상 및 글로벌 시장 선점 기회 확대, 가격 경쟁력 확보

※ 핵심 목표 : 업종 특화 소재(화합물/혼합물) 물성예측 AI 모델 3건 이상

□ 개발내용

ㅇ 제조업의 대표 3개 산업군 업종 특화 데이터 수집 및 생성을 위한 데이터 파이프라인 기술 개발

* 이차전지‧반도체‧바이오화장품 등 업종 대표 소재

** 본 사업을 통해 생성된 이차전지‧반도체‧바이오화장품 등 업종 대표 소재의 실험 및 시뮬레이션 데이터 공개 방안 제시 필수 (단, 旣보유 데이터의 경우 공개하지 않아도 됨)

ㅇ 이차전지‧반도체‧바이오화장품 등 주력업종 신소재 개발 및 설계를 위한 업종 특화 AI 모델 개발

* 이차전지(양극재/전해질 조합 개발)·반도체(패터닝 소재 개발)·바이오화장품 등 업종 특화 AI 모델 실증 적용 방안 상세 제안

** AI 모델을 활용하여 개발된 이차전지(양극재/전해질 조합 개발)·반도체(패터닝 소재 개발)·바이오화장품 등 업종 특화 소재의 성능이 우수함을 판단할수 있는 지표 제시 필수.

ㅇ 업종 특화 AI 모델의 소재(화합물/혼합물) 물성/제형 AI 파운데이션 모델 연계 기술 개발

* 데이터 수집·전처리, AI모델의 학습·평가·배포 전 과정을 자동화할 수 있는 데이터 파이프라인 파운데이션 모델 연결, 버전 관리, 성능 모니터링 기능을 포함한 AI 운영 인프라를 구축을 위한 특화 모델별 연계 방안 도출

ㅇ 업종 특화 AI 모델 확산·보급을 위한 도메인 특화 서비스 기술 개발

* 업종 특화 소재(화합물/혼합물) 모델을 클라우드 기반 API, 웹 서비스, 소프트웨어 패키지 형태로 구현하여 산학연 및 중소·중견기업이 손쉽게 접속·활용할 수 있는 예측·설계 플랫폼을 제공

※ 선정기관은 협약 체결 시 AI학습데이터 및 인공지능모델의 제출·활용에 관한 별도 동의서를 제출하여야 함

연구개발계획서 제출 시 다음 항목의 정량적 목표치 및 상용화 수준 제시 필수

- 업종 특화 데이터셋 구축 건수(건), 업종별 AI 모델 물성 예측 정확도(%), 업종별 AI 모델 활용 시제품 개발(건), 도메인 특화 서비스 이용률(%)

2. 지원 필요성

□ 지원필요성

ㅇ (정책적 측면) 이차전지‧반도체‧바이오화장품 등의 분야는 우리나라 주력 업종으로서, 급변하는 시장 대응을 위하여 AI 활용 신소재 개발을 통한 글로벌 경쟁력 확보

ㅇ (기술적 측면) 독일 보쉬는 생산공정에 AI기술을 적용하여, 제조시스템의 난공정 개선 및 공정 최적화를 통한 생산 비용 10% 감소 달성

ㅇ (시장적 측면) 3대 핵심 소재(배터리, 반도체, 바이오화장품) 글로벌 시장은 배터리 약 100조원, 반도체 약 92조원, 화학 소재 약 116조원으로 3대 소재 모두 CAGR 약 10%로 성장할 것으로 전망되어 선제적 기술 개발을 통해 글로벌 경쟁력 강화 필요

ㅇ (사회적 측면) 노동력의 감소 및 생산성 저하 등 제조업의 고질적인 문제를 해결하기 위해 업종 특화 AI 기술을 활용하여 산업계의 경쟁력 강화

3. 활용분야

□ 활용분야

ㅇ 이차전지, 반도체, 바이오화장품 등 주력 제조업종의 AI를 활용한 차세대 신소재 개발 분야 적용

ㅇ 주력 제조업(이차전지·반도체·바이오화장품 등)의 소재(화합물/혼합물) AI 파운데이션 모델 적용을 통해 신소재 개발 기간 단축과 비용 절감을 통한 산업 경쟁력 강화

4. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 33개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월)

ㅇ 정부지원연구개발비 : ’26년 45억원 이내(총 정부지원연구개발비 84억원 이내)

ㅇ 주관연구개발기관 : 제한없음

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수