국내 연구진이 생성형 인공지능(AI)을 활용해 기존의 한계를 뛰어넘는 차세대 반도체 메모리 신소재 후보를 발굴해냈다.

국립부경대학교 에너지자원공학과 여병철 교수팀은 한국과학기술연구원(KIST) 이현재·강성우·이정훈 박사팀과 공동연구를 통해 차세대 반도체 소자로 응용할 수 있는 신규 강유전체 물질을 제시했다고 6일 밝혔다.

연구팀은 소수의 물질에 국한됐던 기존 소재 탐색의 한계를 극복하기 위해 '확산 모델' 기반의 원자 구조 생성형 AI와 계산과학 기법을 결합한 새로운 설계 구조를 개발했다.

이 모델을 통해 수많은 결정 구조 후보를 생성하고, 머신러닝 및 밀도범함수이론(DFT) 계산을 통한 다단계 검증을 거친 결과 인화칼슘(Ca3P2)과 리튬카드뮴인화물(LiCdP)을 도출했다.

이 물질은 외부 자극에 따라 전기적 분극 상태를 바꿀 수 있는 '강유전체' 특성을 지니고 있어, 전원이 꺼져도 정보가 유지되는 차세대 비휘발성 메모리 소자의 핵심 소재로 활용될 전망이다.

두 물질은 태양광 기반의 광전류 소자 등 에너지 응용 분야에서도 높은 활용 가능성을 보였다.

여병철 교수는 "이번 연구는 생성형 AI와 계산과학을 결합해 미지의 기능성 소재를 얼마나 효율적으로 찾아낼 수 있는지 입증한 사례"라며 "반도체 메모리는 물론 차세대 전자 및 에너지 소자 개발의 중요한 기반 기술이 될 것"이라고 밝혔다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 성과는 재료과학 분야 국제 학술지인 '어드밴스드 사이언스' 최신호에 게재됐다.