KAIST, AI기술 활용해 차세대 반도체 실용화 앞당긴다

(대전=뉴스1) 이동원 기자 = KAIST 권지민 교수 연구팀은 AI 기술을 활용해 2차원 반도체를 자동으로 선별하고 대규모 트랜지스터 제작·분석에 성공했다고 9일 밝혔다. 이번 연구는 UNIST, 국립한밭대, 한양대, 미국 워싱턴대 세인트루이스와의 공동 협력으로 진행됐다.

2차원 반도체는 원자 수 개 층으로 이루어진 초박막 소재로, 차세대 AI 반도체와 초저전력 반도체 구현에 핵심 소재로 주목받고 있다. 연구팀은 광학 현미경 이미지의 RGB 밝기 차이를 활용해 AI가 원하는 반도체를 자동 찾아내고 전극 설계까지 자동화했다.

12만 개 이상의 조각 중 적합한 시료를 선별해 1615개 트랜지스터를 제작·분석했다. 분석 결과 반도체 두께가 두꺼워질수록 전류 흐름은 좋아지나, 스위칭 성능은 오히려 떨어지는 상관관계를 처음으로 데이터 기반으로 규명했다.

이번 연구는 경험에 의존하던 2차원 반도체 연구를 데이터 주도형으로 전환했다. 광학 현미경 이미지를 통해 반도체 성능을 예측하고 AI가 새로운 설계까지 지원하는 방향으로 발전할 전망이다.

차세대 로직과 메모리용 2차원 반도체 소자 연구에 폭넓게 활용할 수 있으며, 대량 소자를 균일한 두께로 제작·측정해 소자 간 산포, 접촉 특성, 두께 의존 수송 등의 문제를 체계적으로 규명할 수 있다. 풍부한 통계 데이터를 기반으로 두께 의존 물성과 편차를 반영한 데이터 기반 컴팩트 모델 개발이 가능해 2차원 소자의 실용화를 위한 회로 수준 시뮬레이션 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

권 교수는 "이번 연구로 반도체 선별과 제작 과정이 자동화되었으며, 차세대 반도체를 빠르게 개발할 기반을 마련했다"고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단과 산업통상자원부의 지원을 받았으며, 국제재료과학 분야 권위지 'Advanced Functional Materials'에 지난 4월 3일 게재됐다.

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