국립부경대학교 에너지자원공학과 여병철 교수가 한국과학기술연구원(KIST) 이현재·강성우·이정훈 박사와 공동으로 생성형 인공지능(AI)을 활용해 차세대 반도체 메모리 물질 후보를 찾아냈다. 연구 결과는 국제 학술지 'Advanced Science'(IF 14.1)에 실렸다.

연구팀은 확산 모델(diffusion model) 기반 원자 구조 생성형 AI와 계산과학 기법을 결합한 새로운 물질 설계 프레임워크를 개발했다. 기존 반도체 메모리 소재 탐색이 소수 물질에 한정돼 있던 한계를 넘기 위한 시도로, 머신러닝과 밀도범함수이론(DFT) 계산을 활용한 다단계 검증 과정을 적용했다.

연구 결과 도출된 유망 물질은 Ca3P2와 LiCdP 두 가지다. 두 물질 모두 전기적 절연성과 외부 자극에 따른 전기적 분극 상태 전환이 가능한 강유전체 특성을 보여 차세대 메모리 소자로서 잠재력을 확인했다.

특히 LiCdP는 기존 고성능 분극 소재에 필적하거나 이를 뛰어넘는 물성을 나타냈고, Ca3P2는 기존에 보고된 바 없는 저온 결정 구조 후보를 새롭게 제시했다는 점에서 주목된다. 아울러 두 물질은 태양광 기반 광전류 소자 등 에너지 응용 분야에서도 활용 가능성이 높은 것으로 분석됐다.

연구진은 "생성형 AI와 계산과학을 결합해 알려지지 않은 기능성 소재를 효율적으로 탐색할 수 있음을 입증한 연구"라며 "차세대 반도체 및 에너지 소재 개발 연구를 지속해 나가겠다"고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 나노 및 소재 기술 개발 사업 지원으로 수행됐다.