“안 봐도 비디오”⋯포스텍·삼성전자, 반도체 원자 움직임 미리 맞히는 AI 개발

연구 이미지. /포스텍 제공

보이지 않는 원자들의 움직임을 인공지능(AI)이 먼저 예측하는 기술이 개발됐다. 반도체 설계의 핵심인 ‘극한 환경 속 소재 변화’를 데이터 구축 없이도 정확히 알아낼 수 있어 차세대 반도체 공정에 혁신을 가져올 전망이다.

POSTECH(포항공과대학교) 신소재공학과 이동화 교수 연구팀은 삼성전자 종합기술원과 공동으로 강한 전기장이 가해진 환경에서 반도체 소재의 움직임을 정밀하게 예측하는 AI 시뮬레이션 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다. 

이번 연구는 전기장이 없는 상태의 데이터만 학습하고도 실제 전기장 속 물성을 예측했다는 점에서 학계의 주목을 받고 있다.

최근 반도체 업계는 더 작고 효율적인 소자를 만들기 위해 ‘비정질 하프늄 산화물’에 주목하고 있다. 이 물질은 전류를 제어하는 절연층 역할을 하는데 강한 전기장이 가해지면 내부 원자와 전하의 움직임이 변해 소자의 수명과 성능에 영향을 미친다. 

그동안 이를 예측하려면 막대한 시간과 비용이 드는 시뮬레이션을 거치거나 별도의 방대한 실험 데이터를 구축해야만 했다.

연구팀은 ‘전하 평형법’과 ‘그래프 신경망’을 결합한 새로운 AI 모델을 해결책으로 제시했다. 이 모델은 원자 간 상호작용을 스스로 학습해 에너지와 힘을 예측한다. 마치 기출문제만 공부하고도 처음 보는 심화 문제를 풀어내듯 전기장 데이터 없이도 전기장 내 원자 거동을 정확히 재현해낸 것이다.

실제로 연구팀은 이 기술을 통해 반도체 소자의 수명을 결정짓는 ‘절연 파괴 전압’까지 예측하는 데 성공했다. 이는 AI 시뮬레이션이 단순한 이론 공부를 넘어 실제 소자의 성능을 평가하는 실무 도구로 진화했음을 의미한다.

이동화 교수는 “이번 기술은 고비용의 추가 데이터 없이도 높은 정확도를 확보한 것이 핵심”이라며 “차세대 메모리와 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 반도체 설계를 가속화하는 기반 기술이 될 것”이라고 말했다.

/단정민기자 [e-mail]