일본 레조낙(Resonac)이 AI(인공지능)를 활용한 AI 반도체용 소재 개발을 확대하고 있다.
레조낙은 △만드는 화학 △섞는 화학 △생각하는 화학을 융합한 글로벌 1위 소재 개발 가속화를 슬로건으로 내걸고 있다.
만드는 화학은 소재 기술, 섞는 화학은 어플리케이션 기술로 각각 통합 이전 쇼와덴코(Showa Denko)와 히타치케미칼(Hitachi Chemical)의 강점을 의미한다. 
생각하는 화학은 평가·시뮬레이션 기술을 뜻하며 계산정보과학연구센터가 담당하고 있다. 기존에는 시뮬레이션 기술이 중심이었으나 AI 기술을 도입하면서 데이터 해석 영역을 확대하고 있으며 인원도 2015년 10명에서 2024년 80명으로 증가했다.
계산정보과학연구센터는 자원을 레조낙이 주력하는 반도체·전자 소재 분야에 집중하고 있다. 생각하는 화학의 전체 리소스 가운데 반도체·전자 소재 분야의 비중은 2023년 50% 이상에서 2024년 70%로 확대됐다.
레조낙은 소재 개발과 AI 기술 개발을 연계해 AI 기술 강화를 추진하고 있다. 2023년 기준 MI(Materials Informatics) 관련 보유 특허 가치는 경쟁기업 평균 대비 26배에 달하는 것으로 알려졌다.
AI 기술 내부 활용에 주력하고 있으며 기술자가 직접 자유롭게 데이터를 해석할 수 있는 체제를 갖추어 감과 경험에 의존하던 개발 스타일을 데이터에 기반한 합리적 의사결정으로 전환하고 있다.
레조낙은 프로그래밍 없이 데이터를 분석·가시화할 수 있어 사용이 용이한 통계해석 소프트웨어 JMP를 도입했다. 사내 데이터 사이언티스트 인증 제도를 도입해 보급을 추진하고 있으며 JMP 라이선스 보유자는 2023년 1000명을 돌파했다.
JMP 등 데이터 해석이 원활하게 가능하도록 데이터 자동정형 시스템도 정비했다. 
기존에는 기술자가 입력하는 포맷과 데이터 해석용 포맷이 상이하기 때문에 해석용으로 데이터를 편집해야 했으나 원클릭으로 포맷을 자동 변환할 수 있게 됐으며 실험 노트 정보와 AI·통계해석을 직결할 수 있게 됐다.
레조낙은 AI모델과 어닐링(Annealing) 기술 활용도 확대하고 있다. 약 100종류의 모노머로부터 5종을 선정해 배합비를 최적화할 때 기존에는 탐색이 불가능했으나 AI와 어닐링을 활용하면 약 10초만에 찾을 수 있다. 
특히, 반도체 소재는 복합소재이기 때문에 다양한 소재 개발에 기술을 응용이 가능하다.
로제낙은 딥러닝을 통한 소재 검사 자동화, CMP(화학적 기계연마) 슬러리에 대한 뉴럴 네트워크 포텐셜(NNP) 활용, VR(가상현실) 기술을 활용한 소재 개발 등 다양한 분야에서 개발 기간 단축과 업무 효율화를 추진하고 있으며 AI 기술을 구사한 소재 개발로 반도체 소재 시장을 선도할 계획이다. (윤)