KIST, 반도체 소재 분석에 AI 활용

반도체의 소재를 순식간에 분석할 수 있는 인공지능이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

한국과학기술연구원(KIST)은 스핀융합연구단 권희영·최준우 박사팀이 경희대 원창연 교수 연구팀과 자성체의 스핀구조 이미지로부터 자기적 물성을 추정하는 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

그동안 자성체의 물질을 구성하는 미세단위 자석인 스핀이 같은 방향으로 정렬된 영역인 자성 도메인의 이해를 위해 다양한 실험을 통해 직접 물성을 측정해 왔지만 많은 시간과 자원을 쏟아야 했다.

이런 단점을 극복하기 위해 연구진은 딥러닝 기술을 활용했다.

인공지능에 기계학습 알고리즘을 적용해 기존 자성 도메인 이미지들을 학습시키고 새로운 자성 도메인 이미지에 대해 자기적 물성을 추정할 수 있도록 했다.

그 결과, 이미지 입력과 동시에 실시간으로 해당 자성체의 자기적 물성을 추정할 수 있게 됐고, 오차도 1% 내외로 정확도가 높았다.

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, 나아가 인공지능 기술과 순수과학 연구의 융합이라는 새로운 연구 분야의 확장이 이뤄질 수 있을 것”이라고 말했다.