OLED 유기 재료 설계, 초고해상도 패널 회로 설계 등 다방면 활용AI 기술로 100가지 유기재료 구조 설계 및 검증 30초 소요SID서 '디스플레이를 위한 인공지능과 머신러닝' 주제 강연
  • ▲ 김용조 상무가 패널 설계시 AI 기술 활용에 대해 설명하는 모습.ⓒ삼성디스플레이
    ▲ 김용조 상무가 패널 설계시 AI 기술 활용에 대해 설명하는 모습.ⓒ삼성디스플레이
    삼성디스플레이는 최근 패널 개발 핵심 영역에 AI(인공지능) 기술을 도입해 점점 고도화되고 있는 패널 개발의 효율성을 높이고 있다고 20일 밝혔다.

    AI 기술이 도입된 가장 대표적인 영역은 'OLED 유기재료 설계' 분야로 기존에는 엔지니어가 직접 분자구조를 바꿔가며 원하는 특성을 나타내는 구조를 찾는 방식으로 재료를 설계했다면, 최근에는 엔지니어가 원하는 특성값을 설정하면 AI가 수많은 경우의 수를 시뮬레이션해 정답을 찾는 방식으로 설계하고 있다. 

    여러 경우의 수를 고려해 재료 구조를 설계하고 직접 실험을 통해 이를 하나하나 검증하는 수고를 AI 기술이 대신하는 것이다. AI를 통해 100가지 유기재료 분자구조를 설계하고 특성값을 도출할 때까지 걸리는 시간은 30초에 불과하다. 

    이렇게 AI가 단시간에 수많은 시뮬레이션을 해 줌으로써 엔지니어는 고부가가치 업무에 집중할 수 있어 업무 생산성이 높아진다.

    또한 디스플레이 해상도가 점점 높아짐에 따라 패널 구동 회로 설계 작업의 난이도가 올라가면서 이 분야에도 AI 기술이 적극 활용되고 있다. 저해상도 패널을 설계할 때는 엔지니어가 반복적 도면 작업을 통해 원하는 결과물을 얻을 수 있었지만 4K, 8K 등 고해상도 패널의 경우 회로 간섭 등 오작동의 확률이 높아 원하는 결과 도출에 많은 시간이 필요하게 된다.

    이에 AI 기술을 활용하게 되면 64코어 CPU를 장착한 서버용 컴퓨터 1대로 하루 64만 건의 구동 회로 설계와 검증이 가능하고 시뮬레이션 탐색 범위가 훨씬 광범위하기 때문에 설계 속도가 빠를 뿐만 아니라 결과 도출을 위한 최적의 루트를 찾아낼 가능성도 훨씬 크다.

    삼성디스플레이는 이러한 성과를 바탕으로 19일 'SID(세계정보디스플레이학회)'가 주최하는 '디스플레이 위크 2021'에서 '디스플레이를 위한 인공지능과 머신러닝(AI and Machine Learning for Display)'이라는 주제로 온라인 강의를 진행하기도 했다.

    이날 강연을 맡은 김용조 CAE팀장(상무)은 "앞으로 디스플레이 산업에서 AI기술의 중요성은 더욱 커질 것"이라면서 "패널 개발 과정이 점점 고도화되고 기술 난이도가 올라감에 따라 AI 기술을 개발 영역은 물론 재료, 소자, 회로 등 단위 설계를 연결하는 시스템 최적화까지 확대 적용될 것"이라고 말했다.