인더뉴스 제해영 기자ㅣ국립부경대학교는 에너지자원공학과 여병철 교수가 한국과학기술연구원 연구진과 공동으로 생성형 인공지능을 활용해 차세대 반도체 메모리 물질 후보를 발굴했다고 6일 밝혔습니다.
이번 연구에는 KIST 이현재 박사와 강성우 박사, 이정훈 박사가 참여했으며 연구 성과는 국제학술지 Advanced Science에 게재됐습니다.
연구팀은 기존에 소수 물질에 한정돼 있던 반도체 메모리 소재 탐색의 한계를 극복하기 위해 확산모델 기반 원자구조 생성형 인공지능과 계산과학 기법을 결합한 새로운 물질 설계 프레임워크를 제시했습니다.
이를 위해 생성형 AI 모델을 활용해 다양한 결정 구조 후보를 생성하고 머신러닝 기법과 밀도범함수이론 계산을 결합한 다단계 검증 과정을 적용했습니다.
그 결과 Ca3P2와 LiCdP 두 가지 유망 물질을 도출했습니다. 이들 물질은 전기적 절연성과 함께 외부 자극에 따라 전기적 분극 상태를 전환할 수 있는 강유전체 특성을 보이며 차세대 메모리 소자로서의 가능성을 확인했습니다. 특히 LiCdP는 기존 고성능 분극 소재에 필적하거나 뛰어넘는 수준의 물성을 보였습니다.
또한 Ca3P2는 지금까지 보고되지 않았던 저온 결정 구조 후보를 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있습니다. 정밀 전자구조 계산 결과 두 물질은 태양광 기반 광전류 소자 등 에너지 응용 분야에서도 높은 활용 가능성을 보였습니다.
이는 반도체와 에너지 소재를 동시에 아우르는 응용 확장성을 보여주는 결과입니다. 이번 연구는 생성형 인공지능을 활용해 기존에 알려지지 않은 기능성 소재를 발굴할 수 있음을 입증한 사례입니다. 향후 반도체 메모리와 에너지 소자, 차세대 전자소자 개발에 중요한 기반 기술이 될 것으로 기대됩니다.
연구진은 “이번 연구는 생성형 AI와 계산과학을 결합해 새로운 강유전체 소재를 효율적으로 탐색할 수 있음을 보여준 사례”라며 “앞으로도 차세대 반도체와 에너지 소재 개발 연구를 지속해 나가겠다”고 밝혔습니다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 지원을 받아 수행됐습니다.
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