한국과학기술연구원(KIST) 스핀융합연구단 권희영, 최준우 박사, 경희대 원창연 교수로 이뤄진 공동연구팀은 AI 기술을 활용해 자성체의 스핀(spin) 구조 이미지로부터 자기적 물성을 추정하는 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
AI 딥러닝을 토대로 한 이번 기술은 기존 수십시간 걸리던 소재 분석 시간을 대폭 줄여준다.
자성 메모리(MRAM) 등의 소자를 개발하기 위해 자성을 띠는 물질인 자성체를 이용한다. 이 자성체들의 온도 안정성, 변화 대응 속도 등의 물성들을 정확히 파악해야 소자 개발에 이용할 수 있다.
연구팀은 AI에 기계학습 알고리즘을 적용해 기존 자성 도메인 이미지들을 학습시키고 새로운 자성 도메인 이미지를 보면 그 물질의 자기적 물성을 추정하도록 했다. 연구팀은 “자성체의 전자현미경 이미지를 입력하고 실시간으로 해당 자성체의 자기적 물성을 추정할 수 있게 했다”고 설명했다.
연구팀이 실제 관측한 데이터와 AI가 추정한 값을 비교하니 오차가 1% 내외로 추정 정확도가 매우 높았다. 이번 연구성과는 국제학술지 ‘사이언스 어드밴스’에 게재됐다.
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