수바레디 연구실은 나노신소재공학부 소속으로, 금속재료의 특성 평가와 인공지능 기반 예측 모델링을 중심으로 첨단 소재 및 공정 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 티타늄 합금, 스테인리스강, 복합재료 등 다양한 금속 및 신소재의 미세조직과 기계적 특성 간의 복잡한 상관관계를 규명하고, 이를 인공신경망(ANN) 등 머신러닝 기법을 통해 정량적으로 예측하는 연구에 집중하고 있습니다. 실험 데이터와 시뮬레이션 결과를 융합하여, 기존의 통계적 방법론보다 높은 정확도와 신뢰성을 확보하고 있습니다. 특히, 차세대 이차전지(리튬이온전지, 나트륨이온전지, 리튬-황전지 등)용 고성능 음극/양극 소재 개발에 주력하고 있습니다. 소재의 미세구조 제어, 표면 개질, 나노복합화 등 다양한 합성 및 가공기술을 적용하여, 에너지 밀도, 충·방전 효율, 사이클 수명 등 실용적 성능을 극대화하고 있습니다. 또한, 인공지능 기반 예측 모델을 활용하여 소재 조성, 공정 변수와 전기화학적 특성 간의 비선형적 관계를 해석하고, 최적의 소재 설계 조건을 도출함으로써 실험 효율성과 혁신성을 동시에 추구하고 있습니다. 연구실은 첨단 제조공정(직접 에너지 증착, 와이어 아크 적층 제조, 분말야금, 전기방사 등)에서의 공정 변수와 결과 특성 간의 복잡한 상관관계를 인공지능 모델로 해석하고, 최적화하는 연구도 활발히 수행하고 있습니다. 이를 통해 제조공정의 생산성 향상, 품질 균질화, 신속한 공정 최적화 등 산업 현장에서 요구되는 실질적 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 환경 및 에너지 분야에서는 폐수처리, 오염물질 흡착, 전기화학 촉매 반응 등 다양한 공정에서 ANN 기반 예측 및 최적화 모델을 개발하여, 친환경 공정 및 에너지 효율 극대화에 앞장서고 있습니다. 이외에도, 연구실은 슈퍼커패시터, 수소 생산 촉매, 고성능 배터리 등 다양한 에너지 저장 및 변환 소재 개발, 복합재료의 기계적·트라이볼로지 특성 예측, 환경오염물질 제거 공정 최적화 등 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 항공우주, 자동차, 에너지, 바이오메디컬, 환경 등 다양한 산업 분야에서 실질적으로 활용되고 있으며, 인공지능과 재료공학의 융합을 통한 신소재 개발 및 스마트 제조 혁신을 선도하고 있습니다. 수바레디 연구실은 앞으로도 인공지능 기반 신소재 설계, 첨단 제조공정 최적화, 친환경 에너지 및 환경공정 개발 등 미래 산업을 이끌 핵심 기술 연구에 매진할 계획입니다. 이를 통해 글로벌 소재·에너지 산업의 혁신과 지속가능한 발전에 기여하고자 합니다.