생성형 AI로 차세대 반도체 메모리 물질 후보 발굴

AI 요약

국립부경대학교 여병철 교수와 한국과학기술연구원(KIST) 이현재·강성우·이정훈 박사 공동연구팀은 생성형 인공지능을 활용해 차세대 반도체 메모리 물질 후보를 발굴했다고 밝혔으며, 이번 연구 성과는 국제학술지 (IF 14.1)에 게재됐습니다. 연구팀은 확산모델 기반 원자구조 생성형 AI와 머신러닝 및 밀도범함수이론(DFT) 계산을 결합한 프레임워크로 Ca3P2(인화칼슘)와 LiCdP(리튬카드뮴인화물)를 도출했고, 두 물질은 전기적 절연성과 외부 자극에 따른 전기적 분극 전환이 가능한 강유전체 특성을 보였으며 LiCdP는 기존 고성능 분극 소재와 필적하거나 이를 능가하는 물성을, Ca3P2는 보고되지 않았던 저온 결정 구조 후보를 제시했습니다. 정밀 전자구조 계산에서는 두 물질이 태양광 기반 광전류 소자 등 에너지 응용 분야에서도 높은 활용 가능성을 보였고, 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 지원으로 수행됐습니다