유망 소재 후보 발굴 5배 이상 확대…실험 횟수 80% 이상 감축 목표
배터리 소재 등 다른 산업으로 AI 활용 확대 가능
배터리 소재 등 다른 산업으로 AI 활용 확대 가능
이미지 확대보기최영상 삼성전자 SAIT(옛 삼성종합기술원) 마스터는 26일 한국산업연합포럼이 서울 서초구 자동차회관에서 개최한 ‘AI 안전·거버넌스 심포지엄'에서 “AI를 활용해 반도체 신물질 개발 기간을 기존 5년에서 2년으로 단축하고, 유망 소재 후보 발굴 건수를 5배 이상 늘리는 것을 목표로 하고 있다”고 밝혔다.
최 마스터는 현재 신소재 개발 방식의 한계를 짚었다. 반도체 소재는 여러 층의 박막(얇은 막)으로 구성돼 7개 층 기준 물질 조합이 1억 가지를 넘지만, 실제 실험은 한 달에 최대 50여 개에 불과하다는 것이다. 그는 "기존 연구자의 경험과 직관에 의존하는 방식으로는 후보 물질 탐색에 수개월에서 수년이 소요되고, 실험 실패 데이터도 제대로 활용되지 못하는 한계가 있다"고 지적했다.
최 마스터는 최적 조건을 찾기 위한 실험 횟수를 80% 이상 줄이는 것도 목표로 제시했다. 그는 "이를 통해 개발 비용을 절감하고 배터리 소재 등 다른 산업 분야로도 AI 활용을 확대할 수 있다"고 말했다.
유덕규 글로벌이코노믹 기자 udeok@g-enews.com

































