최근 인공지능(artificial intelligence, AI)은 소재 개발 분야에서 혁신적 도구로 주목받고 있다. 기존의 경험적 설계 방식은 장기간의 개발 주기와 높은 비용을 요구하지만, 인공지능 기반 소재 설계는 데이터 기반 역설계(inverse design)를 통해 탐색 효율을 높이고 개발 기간을 획기적으로 단축시킨다. 본 기획특집에서는 인공신경망(artificial neural network, ANN), 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN), 다목적 최적화, 능동 학습 등 다양한 기법을 소개하고, 알루미늄 합금 설계 사례를 통해 강도-연성 및 강도-전도도 간 상충 관계를 극복한 결과를 제시하였다. 마지막으로 데이터 인프라 확충, 공정-물성 통합 모델링, 설명 가능한 AI (explainable AI, XAI) 등 향후 발전 방향을 논의하며, AI가 소재 연구의 핵심 도구로서 갖는 의의를 고찰하고자 하였다.