UNIST, 반도체 열·응력 예측 AI 기술 개발

AI 요약

UNIST 정창욱 교수팀이 입력 데이터를 물리적으로 같은 상태로 맞춘 뒤 AI 모델에 넣는 ‘π-불변 테스트 시점 보정’ 알고리즘을 개발해 ICLR 2026에 채택됐습니다. 이 알고리즘은 버킹엄 π 정리에 기반해 입력을 변환함으로써 별도 재학습 없이 기존 모델에 적용 가능하며 2차원 열전도와 선형 탄성 문제에서 평균절대오차를 최대 91퍼센트 감소시켰고 나비에-스토크스 방정식에서도 유사한 성능 개선을 보였습니다. 연구팀은 반도체 칩 열 설계, 패키지 신뢰성 평가, 배터리 열관리, 구조물 안전 해석 등 다양한 공학 시뮬레이션에서 계산 시간과 비용을 줄이는 데 활용될 수 있을 것으로 기대했으며 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 받았습니다.