혁신적인 AI 기반 반도체 제조 공정 최적화: 실제 산업 데이터를 활용한 강화학습의 가능성

본 연구는 실제 산업 데이터셋을 활용한 강화학습 기반 반도체 제조 공정 최적화 연구를 통해 진화 전략 기반 방법의 우수한 확장성을 입증하고, 실제 산업 데이터셋에서 지연 시간 및 처리량 개선 효과를 확인했습니다. 높은 계산 비용 문제 해결 및 실제 산업 적용을 위한 추가 연구가 필요하지만, 반도체 제조 공정의 효율성 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

최근 반도체 산업의 경쟁 심화와 기술 발전 속도는 제조 공정의 효율성 향상을 위한 혁신적인 기술 도입을 요구하고 있습니다. 이러한 요구에 발맞춰, Patrick Stöckermann을 비롯한 10명의 연구진은 실제 산업 데이터셋을 활용한 강화학습 기반 반도체 제조 공정 최적화 연구를 진행하여 놀라운 결과를 발표했습니다.

기존의 Minifab이나 SMT2020과 같은 벤치마크 데이터셋은 실제 산업 환경의 복잡성과 제약 조건을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있었습니다. 이 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 실제 산업 데이터셋을 활용하여 정책 경사 방법과 진화 전략 방법의 두 가지 강화학습 기반 최적화 방법을 비교 분석했습니다.

연구 결과, 진화 전략 기반 방법이 정책 경사 방법보다 훨씬 우수한 확장성을 보이는 것으로 나타났습니다. 특히, 에이전트가 제어할 병목 현상 도구의 선택과 조합이 최적화 효율에 큰 영향을 미치며, 다양한 훈련 데이터셋을 활용할 경우 다양한 부하 시나리오와 불규칙적인 장비 고장 패턴에 대한 일반화 성능이 향상되는 것을 확인했습니다. 비록 계산 비용이 많이 드는 방법이지만, 다수의 CPU 코어를 사용하여 효율적으로 확장 가능함을 보였습니다.

실제 산업 데이터셋을 사용한 실험 결과, 지연 시간을 최대 4%, 처리량을 최대 1% 개선하는 성과를 거두었습니다. 더 나아가, Minifab 및 SMT2020과 같은 단순화된 모델에서도 지연 시간은 두 자릿수, 처리량은 한 자릿수의 개선 효과를 확인하여, 진화 전략 기반 강화학습 방법의 우수성을 입증했습니다.

이 연구는 단순한 벤치마크 데이터셋을 넘어 실제 산업 데이터를 활용한 AI 기반 최적화 기술의 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다. 향후 반도체 제조 공정의 효율성을 획기적으로 높이고, 경쟁력을 강화하는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 하지만, 높은 계산 비용 문제에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 실제 산업 적용을 위한 추가적인 검증도 중요한 과제로 남아 있습니다.