국립부경대·KIST 공동연구, 생성형 AI로 차세대 반도체 메모리 물질 후보 발굴

AI 요약

국립부경대학교 여병철 교수와 KIST 이현재·강성우·이정훈 박사 공동연구팀은 확산모델 기반 원자구조 생성형 AI와 머신러닝·밀도범함수이론(DFT) 계산을 결합한 물질 설계 프레임워크로 차세대 반도체 메모리 후보 물질 Ca3P2(인화칼슘)와 LiCdP(리튬카드뮴인화물)를 발굴해 국제학술지 Advanced Science(IF 14.1)에 게재했습니다. 두 물질은 전기적 절연성과 외부 자극에 따른 전기적 분극 전환이 가능한 강유전체 특성을 보였고, LiCdP는 기존 고성능 분극 소재에 필적하거나 이를 뛰어넘는 물성을, Ca3P2는 새 저온 결정 구조 후보를 제시한 것이 특징입니다. 정밀 전자구조 계산 결과 두 물질은 태양광 기반 광전류 소자 등 에너지 응용 분야에서도 높은 활용 가능성을 보였으며, 연구는 생성형 AI로 기존에 알려지지 않은 기능성 소재를 발굴할 수 있음을 입증한 사례라고 설명됐습니다.