일본산업뉴스요약

미쓰비시케미컬과 혼다 등, 재료 개발을 양자 기술로 가속화
계산 시간이 100분의 1까지 단축 1부

새로운 재료 개발은 양자 기술의 활용이 가장 기대되는 분야 중 하나이다. 통상적인 컴퓨터로는 어려운 정밀한 분자 구조 해석이나 물성 예측을 고속·고정밀도로 계산할 수 있다는 강점이 있다. 미쓰비시(三菱)케미컬 그룹이 반도체 노광용 레지스트 재료를 개발하고 있으며, 혼다는 배터리 재료 탐색에 사용하는 등, 반도체나 자동차 분야 등의 연구 개발에서 양자 기술 활용이 시작되고 있다.

양자컴퓨터는 시뮬레이션을 고속으로 계산할 수 있어 새로운 기능성 재료나 배터리 재료, 촉매 개발이나 해석에서의 활용이 기대되고 있다. 대기업들은 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 경쟁사보다 먼저 사업에 구현하는 것을 추진하고 있다.

-- 양자 MI로 반도체 재료 개발 --
미쓰비시케미컬 그룹은 최첨단 반도체 제조에 필수인 EUV(극단자외선) 노광용 재료 개발에 양자 기술을 적용하고 있다. 양자 시뮬레이션을 통해 EUV 노광 기술에 적합한 감광성 재료(레지스트)를 탐색·개발하는 것이다. 미세화가 진행됨에 따라 정확한 회로 패턴을 형성할 수 없게 되는 문제 극복을 목표로 하고 있다.

레지스트는 ‘해상도(Resolution)’, ‘제조의 편차(Line Width Roughness: LWR 및 Line Edge Roughness: LER))’ ‘감도(Sensitivity)’ 등, 이른바 RLS의 트레이드오프 개선이 요구되고 있다. 레지스트 재료는 빛에 의한 여기(勵起)로 방출된 전자가 화학 반응을 일으킨다. EUV 노광 기술용 레지스트에서는 많은 전자가 여기하기 때문에 반응을 제어하기 어려워 목표로 하는 형상을 정확하게 형성하기 어렵다. 이 문제를 해결하려면 레지스트의 화학 반응을 전자 레벨에서 정확하게 파악할 필요가 있다.

특히 개구율(NA)이 높은 차세대 EUV 노광 기술의 경우, 기계적 특성이나 화학적 안정성 등의 요건을 충족하는 레지스트 개발이 어려워 실용화를 가로막는 요인이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 미쓰비시케미컬 그룹은 레지스트 재료의 최적의 분자 구조를 설계할 수 있도록 양자 정보를 활용한 머티리얼즈 인포매틱스(양자 MI) 개발을 추진하고 있다. 그 핵심 기술이 되는 것이 양자 계산과 생성 AI(인공지능)를 결합한 ‘GQE(Generative Quantum Eigensolver, 생성형 양자 고유값 분석기)’이다.

이것은 생성 AI의 언어 모델 구조를 양자 계산에 응용한 것으로, NVIDIA나 캐나다의 Xanadu와 같은 세계 유력 기업들과 연대해 연구 개발을 추진하고 있다. GQE의 알고리즘은 NVIDIA가 중심이 되어 개발하고 있으며, 그 검증에는 실제 양자컴퓨터를 사용할 필요가 있다. 이 작업을 미쓰비시케미컬 그룹이 담당한다.

-- AI의 과제를 역설계(逆設計)로 극복 --
현재의 고전 컴퓨터로도 AI를 이용한 재료 개발은 진행되고 있지만, 화학 분야에서의 ‘AI 혁명’은 아직 시작되지 않았다. 그 원인은 데이터 부족이다. 현재의 AI는 케미컬 스페이스(이론상 존재할 수 있는 모든 화합물의 집합) 중에서 목표로 하는 재료를 탐색한다. 이 때, 분자 구조에서 물성을 예측하는 순설계(順設計)의 방법을 취하기 때문에, 데이터량이 정밀도에 직결된다.

이 과제를 해결하기 위해 미쓰비시케미컬 그룹은 ‘역설계’라고 불리는 방법에 주목했다. 이것은 목표로 하는 물성에서 그것을 실현하는 재료나 분자 구조를 역산적으로 구하는 방법이다. 물성 목표치를 입력하고 이에 대응한 분자 재료를 양자컴퓨터로 신속하게 산출할 수 있게 되면 재료 개발 속도는 크게 향상된다. 미쓰비시케미컬 그룹은 이 역설계의 개발 방법에 양자 기술을 활용해 나갈 방침이다.

미쓰비시케미컬 그룹에서 양자 기술을 활용한 연구 개발을 이끌고 있는 Materials Design Laboratory 상석 주간 연구원인 고(高) 씨는 “2030년경에는 양자컴퓨터를 활용해 재료 개발의 속도를 10배 높여나가고 싶다”라고 말한다.

-- EV 배터리 재료를 효율적으로 분석 --
자동차 업계에서도 재료 개발에 있어서의 양자컴퓨터 활용이 시작되고 있다. 배터리 개발에 빠질 수 없는 재료 분석을 양자 기술로 효율화하는 방법을 개발한 것이 혼다이다. 혼다는 고성능에 수명이 긴 배터리 재료 개발을 통해 차세대 전기자동차(EV) 실현 등으로 이어나갈 방침이다. 기존의 컴퓨터로는 한계가 있었던 배터리 재료의 분석을 양자컴퓨터로 고속화할 수 있을 전망이다.

혼다가 개발한 방법은 양자 상태로 저장된 배터리 재료의 X선 흡수 미세구조(X-ray Absorption Fine Structure, XAFS) 스펙트럼 데이터에서 특징량(강도나 형상 등의 정보)만을 추출해 통상적인 컴퓨터로 재구성할 수 있도록 하는 것이다. 혼다는 이 방법을 리튬이온2차전지의 전극 재료로 자주 사용되는 인산철의 XAFS 계산에 적용. 앞으로 보다 실용적인 대규모 계산에도 적용해 나갈 계획이다.

복수의 물리 큐비트를 사용해 양자 정보를 보유하는 논리 큐비트상에서의 실용적인 계산에 성공한 것은 “세계 최초”(혼다)라고 한다. 지금까지 양자 데이터를 고전 컴퓨터로 직접 판독하려고 했지만, 많은 양자 정보의 손실로 인해 판독 횟수가 늘어나 결국 분석이 어려워진다는 문제를 안고 있었다.

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