삼성디스플레이가 유기발광다이오드(OLED) 유기재료, 패널 구동 회로 설계 등 패널 개발 핵심 영역에 인공지능(AI) 기술을 도입해 효율성을 높이고 있다.
20일 삼성디스플레이에 따르면 이 회사에서 AI 기술이 도입된 가장 대표적인 영역은 ‘OLED 유기재료 설계’ 분야다.
이 분야에서는 과거 엔지니어가 직접 분자구조를 바꿔가며 원하는 특성을 나타내는 구조를 찾는 방식으로 재료를 설계했다.
그러나 최근에는 엔지니어가 원하는 특성값을 설정하면 AI가 방대한 경우의 수를 시뮬레이션해 정답을 찾는 방식으로 설계한다.
삼성디스플레이에 따르면 AI를 통해 100가지 유기재료 분자구조를 설계하고 특성값을 도출하는 데 걸리는 시간은 30초다.
여러 경우의 수를 고려해 재료 구조를 설계하고 실험을 통해 이를 하나씩 검증하는 작업을 AI가 대신하고 엔지니어는 고부가가치 업무에 집중할 수 있다는 설명이다.
패널 구동 회로 설계 작업에도 AI 기술이 활용된다.
과거에는 엔지니어가 반복적인 도면 작업을 통해 원하는 결과물을 얻어낼 수 있었다.
그러나 기술이 발전하고 4K, 8K 등 고해상도 패널이 등장하면서 회로 간섭 등 오작동 확률이 높아져 원하는 결과를 도출하는 데 더 많은 시간이 필요하게 됐다.
삼성디스플레이는 AI 기술을 활용하게 되면 64코어 CPU를 장착한 서버용 컴퓨터 1대로 하루 64만건의 구동 회로 설계·검증이 가능하다고 설명했다.
이에 더해 넓은 시뮬레이션 탐색 범위로 설계 속도를 높이고, 결과 도출을 위한 최적의 루트를 찾아낼 가능성도 더 크다는 것.
이런 성과를 바탕으로 삼성디스플레이는 19일 ‘디스플레이 위크 2021’에서 ‘디스플레이를 위한 인공지능과 머신러닝(AI and Machine Learning for Display)’을 주제로 온라인 강의를 진행하기도 했다.
김용조 삼성디스플레이 CAE팀장(상무)은 “앞으로 디스플레이 산업에서 AI 기술의 중요성은 더욱 커질 것”이라며 “패널 개발 과정이 점점 고도화되고 기술 난이도가 올라가 AI 기술을 개발 영역은 물론 재료·소자·회로 등 단위 설계를 연결하는 시스템 최적화까지 확대 적용될 것”이라고 전망했다.
20일 삼성디스플레이에 따르면 이 회사에서 AI 기술이 도입된 가장 대표적인 영역은 ‘OLED 유기재료 설계’ 분야다.
이 분야에서는 과거 엔지니어가 직접 분자구조를 바꿔가며 원하는 특성을 나타내는 구조를 찾는 방식으로 재료를 설계했다.
그러나 최근에는 엔지니어가 원하는 특성값을 설정하면 AI가 방대한 경우의 수를 시뮬레이션해 정답을 찾는 방식으로 설계한다.
여러 경우의 수를 고려해 재료 구조를 설계하고 실험을 통해 이를 하나씩 검증하는 작업을 AI가 대신하고 엔지니어는 고부가가치 업무에 집중할 수 있다는 설명이다.
패널 구동 회로 설계 작업에도 AI 기술이 활용된다.
과거에는 엔지니어가 반복적인 도면 작업을 통해 원하는 결과물을 얻어낼 수 있었다.
그러나 기술이 발전하고 4K, 8K 등 고해상도 패널이 등장하면서 회로 간섭 등 오작동 확률이 높아져 원하는 결과를 도출하는 데 더 많은 시간이 필요하게 됐다.
삼성디스플레이는 AI 기술을 활용하게 되면 64코어 CPU를 장착한 서버용 컴퓨터 1대로 하루 64만건의 구동 회로 설계·검증이 가능하다고 설명했다.
이에 더해 넓은 시뮬레이션 탐색 범위로 설계 속도를 높이고, 결과 도출을 위한 최적의 루트를 찾아낼 가능성도 더 크다는 것.
이런 성과를 바탕으로 삼성디스플레이는 19일 ‘디스플레이 위크 2021’에서 ‘디스플레이를 위한 인공지능과 머신러닝(AI and Machine Learning for Display)’을 주제로 온라인 강의를 진행하기도 했다.
김용조 삼성디스플레이 CAE팀장(상무)은 “앞으로 디스플레이 산업에서 AI 기술의 중요성은 더욱 커질 것”이라며 “패널 개발 과정이 점점 고도화되고 기술 난이도가 올라가 AI 기술을 개발 영역은 물론 재료·소자·회로 등 단위 설계를 연결하는 시스템 최적화까지 확대 적용될 것”이라고 전망했다.