인공지능으로 반도체 물성 분석 '순식간에'

깊은 인공신경망을 통한 자성 물성 추정에 관한 개념도

[아시아경제 황준호 기자] 국내 연구진이 차세대 반도체 물질을 개발하기 위한 물성 분석의 속도를 높일 수 있는 인공지능을 개발했다. 자성을 띄는 물질인 자성체의 스핀 구조 이미지를 빅데이터로 물성을 추정할 수 있어, 차세대 반도체 개발을 위한 연구 속도가 올라갈 것으로 예상된다.

권희영, 최준우 한국과학기술연구원 스핀융합연구단 박사의 연구팀은 원창연 경희대 교수의 연구팀과 이같은 기능을 가진 인공지능을 개발해, 관련 연구 논문이 국제 학술지인 사이언스 어드밴스에 최근 실렸다고 17일 밝혔다.

연구팀은 인공지능에 기계학습 알고리즘을 적용해 자성체의 물성을 예측할 수 있도록 했다. 먼저 기존 자성 도메인 이미지들을 학습시켰다. 이어 새로운 자성 도메인 이미지를 보면 그 물질의 자기적 물성을 추정하도록 했다. 그 결과 자성체의 전자현미경 이미지를 입력하고 실시간으로 해당 자성체의 자기적 물성을 추정할 수 있게 됐다. 연구팀은 실제 관측한 데이터와 인공지능이 추정한 값을 비교했더니 그 오차가 1% 내외로 추정 정확도가 매우 높았다고 밝혔다.

KIST 권희영 박사는 "인공지능 기술들이 자성 도메인의 특성을 분석하기 위해 어떻게 활용될 수 있는지에 관한 새로운 길을 제시했다"며 "이러한 인공지능 기술을 활용해 자성 시스템을 분석하는 새로운 연구 방법은 실험과 이론의 연결을 강화하고, 인공지능 기술과 순수과학 연구의 융합이라는 새로운 연구 분야의 확장이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

황준호 기자 rephwang@asiae.co.kr