쏘닉스가 홍콩과학기술대의 REMY(RF Microwave system)랩과 인공지능(AI) 기반 차세대 필터 및 파운드리 공정 모델링 공동연구개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. REMY랩은 홍콩과기대 내 연구소로 인공지능 머신러닝을 통한 신호처리와 데이터 분석, 고급 무선 통신기술, 압전 물질을 사용하는 고주파 필터 분야의 인공지능 플랫폼 개발을 전문으로 하고 있다. 이번 업무 협약 체결을 통해 쏘닉스가 제공하는 RF 필터 파운드리 공정설계키트(PDK) 데이터를 인공지능(AI)에 적용해 AI모델링 프로그램 개발 및 딥러닝을 수행할 예정이다. 쏘닉스는 RFMY랩과의 협업으로 차세대 필터 개발 시 리드타임 및 공정시간 단축과 수율 개선해 AI모델링 도입을 통한 전반적인 파운드리 공정 개선 효과를 기대하고 있다. 쏘닉스 관계자는 “이번 MOU 체결 외에도 미국 샌프란시스코에서 열린 국제마이크로웨이브 학회(IMS)에 참가해 차세대 6인치 TF-SAW 및 신규 어드밴스 패키징(웨이퍼레벨 패키징) 파운드리를 소개하는 등 활발한 마케팅 활동을 하고 있다”며 “대형 고객사들과의 신규 파운드리 협력 체결로 AI 기반 모델링을 파운드리에 적용할 경우 신
쏘닉스가 스위스 룩스텔리젼스(Luxtelligence, 이하 LXT)사와 ‘TFLN(Thin Film LiNbO3)을 이용한 포토닉스 집적 회로(Photonics Integrated Circuit, 이하 PIC) 양산 파운드리’를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 6일 밝혔다. 스위스 PIC 제조회사인 룩스텔리젼스는 이번 업무 협약 체결을 통해 올해 말까지 양산 공정에 대한 설계 키트(Process Design Kit, 이하 PDK) 기술 이전 및 양산 셋업을 쏘닉스에 진행할 계획이며, 2026년 양산을 목표로 하고 있다. TFLN은 박막 리튬나오베이트(LiNbO3, LN)웨이퍼 또는 박막 리튬탄탈레이트(LiTaO3, LT)를 실리콘(Si)웨이퍼에 접합한 강유전성 이종접합 웨이퍼로, 기존의 리튬나오베이트 보다 얇고 유연하며 광학 특성이 뛰어난 소재다. 또한 TFLN은 실리콘 포토닉스에 비해 4배 더 높은 대역폭과 최대 40% 전력 소비 감소 효과가 있다. 최근 글로벌 데이터 트래픽은 AI 등장으로 지난 10년간 30배나 증가했으며, 이는 광트랜시버에서 데이터센터 인프라의 전력 소비와 속도에 대한 과제로 떠오르고 있다. 최근 TFLN 기반 광통신 칩의 시연은
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UPDATE: 2025년 06월 26일 20시 19분
