알세미, 엔비디아와 손잡고 반도체·디스플레이 AI 모델링 확장[마켓인]

소자·공정·디스플레이 3개 솔루션에 엔비디아 물리AI 적용
전문가 의존 모델링→데이터 기반 AI 예측으로 전환 가속

[이데일리 마켓in 송승현 기자] 반도체·디스플레이 설계 및 공정 개발에 특화된 인공지능(AI) 모델링 스타트업 알세미가 엔비디아의 물리 시뮬레이션 AI 프레임워크인 'PhysicsNeMo'를 기반으로 자사 핵심 솔루션의 기술 고도화에 나선다.

알세미는 AI 기반 소자 모델링 플랫폼 'Alsis(알시스)', 공정·구조 모델링 플랫폼 'Alsphere(알스피어)', LG디스플레이와 공동 개발 중인 디지털 트윈 패널 솔루션 'DPS' 등 3개 핵심 솔루션에 엔비디아 PhysicsNeMo 기반 AI 모델링 기술을 적용한다고 8일 밝혔다. 이를 통해 반도체·디스플레이 고객 환경에 맞는 설계 및 공정 개발 워크플로우로 확장해 나간다는 방침이다.

반도체·디스플레이 기술이 미세화·고도화되면서 소자 특성 예측, 공정 조건 최적화, 구조 모델링 등의 난이도가 높아지고 있다. 기존에는 전문가 중심의 물리 모델링과 반복 시뮬레이션에 의존해 설계 및 공정 개발 속도가 제약받아 왔다. 알세미는 물리적 지식과 실제 제조 데이터를 결합한 '물리 정보 기반 AI(Physics-informed AI)' 방식으로 이 병목을 해소한다는 구상이다.

알시스는 반도체 소자 데이터를 학습해 소자 특성을 예측하고 시뮬레이션과의 연동을 지원한다. 또 알스피어는 공정 조건과 구조 데이터를 바탕으로 공정 결과를 예측해 최적화 효율을 높인다. DPS는 알세미의 소자 모델링 역량을 디스플레이 설계·제조 영역으로 확장한 솔루션으로, LG디스플레이와의 협업을 통해 개발이 진행 중이다.

앞서 엔비디아는 알세미를 공식 웹사이트 성공 사례로 소개한 바 있다. 해당 사례는 알세미가 PhysicsNeMo, RTX GPU, CUDA 기반 딥러닝을 활용해 반도체 소자 모델링의 복잡한 물리 현상을 AI로 예측하는 방식을 조명한 것으로, 양사 협력의 공식화된 결과물로 해석된다.

알세미는 향후 자연어 기반 AI 에이전트 개발에도 주력할 방침이다. 사용자가 모델링 과정을 직접 다루지 않고도 복잡한 설계·공정 과제를 해결할 수 있도록 돕는 인터페이스를 구축해, 전문가 의존도를 낮추고 솔루션의 접근성을 높인다는 계획이다.

조현보 알세미 대표는 "공정 미세화와 구조 복잡성 증가로 기존 방식만으로는 개발 속도와 정확도를 동시에 확보하기 어려워지고 있다"며 "엔비디아 PhysicsNeMo를 기반으로 물리적 지식과 실제 제조 데이터를 결합한 AI 모델을 고도화하고, 반도체·디스플레이 설계 및 공정 개발의 병목을 줄이는 솔루션으로서 산업 적용을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.