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한국 AI, 범용모델 대신 산업별 특화모델 키워야
스탠퍼드대 HAI AI 인덱스 총괄 샤 사자디에는 한국이 미국·중국과 초대형 범용모델로 경쟁하기보다 반도체·하드웨어 강점을 살린 제조·국방·과학·공공서비스 등 산업별 특화모델을 키워야 한다고 말했다. 그는 한국이 AI 특허, 인재, 반도체, 로봇공학 등 경쟁력 있는 모델을 만들 재료는 갖췄지만 이를 결합한 최고 수준 모델로는 아직 이어지지 못했다고 진단했다. 또 소버린 AI는 모델 개발을 넘어 인프라·데이터·인재를 아우르는 생태계 구축으로 확장해야 한다고 강조했다. 벤치마크의 변별력 저하와 학습데이터 비공개 문제를 지적하며, 실제 현장 성능과 위험을 가늠하는 예측형 평가 도입을 제안했다.
스탠퍼드, 딥러닝으로 2D 트랜지스터 TCAD 파라미터 자동 추출
스탠퍼드대학교와 SLAC 국립가속기연구소 연구진이 전기적 측정값으로부터 2차원(2D) 트랜지스터의 이동도, 쇼트키 접촉 장벽 높이, 결함 프로파일 등 물리적 파라미터를 자동 추출하는 딥러닝 기법을 발표했다. 이 방법은 TCAD(기술 컴퓨터 지원 설계) 모델 피팅 작업을 자동화하는 것을 목표로 한다. 연구진은 물리 기반 소자 시뮬레이터를 근사하는 보조 신경망을 학습시켜 데이터 증강 및 사전학습을 구현했다. 해당 연구는 저널 Research에 2026년 8월 논문으로 게재됐다.