UNIST, AI 예측 정확도↑ 데이터 보정 알고리즘 개발

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 반도체 소재·부품대학원 정창욱 교수팀은 인공지능(AI)이 반도체 공정이나 패키징에서 열이 퍼지는 경로와 힘이 집중되는 부위를 예측할 수 있도록 입력 데이터를 기존 학습 기준에 맞게 재정렬하는 파이(π)-불변 테스트 시점 보정 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔습니다. 이 알고리즘은 물리량을 조합해 만든 무차원 비율인 π 값을 기준으로 학습 범위 밖의 입력을 물리적으로 유사한 학습 데이터 형태로 바꿔 AI 모델에 입력하도록 하며, 이러한 설계는 버킹엄 π 정리에 기반합니다. 연구팀은 별도 재학습 없이 기존 모델에 적용해 계산 부담을 줄일 수 있고, 열전도와 선형 탄성 문제에 적용한 결과 평균절대오차가 최대 약 91%까지 감소했으며 연구 결과는 국제표현학습학회(ICLR) 2026에 채택됐습니다.