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https://www.avpasion.com/nvidia-lg-display-fabricacion-oled-gemelos/
엔비디아와 LG 디스플레이, 디지털 트윈으로 OLED 패널 제조 가속화를 위해 협력
패널과 공장 세계를 오랫동안 지켜본 분이 아니라면, 이 소식은 완전히 무시하고 지나칠 법한 뉴스 중 하나입니다. 하지만 조금만 더 주의 깊게 읽어보면 이것이 얼마나 중요한 이야기인지 깨닫게 됩니다. 브랜드가 단순히 밝기를 조절하거나 메뉴를 예쁘게 만들기 위해 인공지능을 판매하는 것과, 실제로 막대한 비용이 드는 OLED 패널의 개발 및 제조 단계에 AI를 도입하는 것은 차원이 다른 문제이기 때문입니다.
이것이 바로 LG 디스플레이가 새로운 "디지털 패널 솔루션"인 **DPS(Digital Panel Solution)**를 통해 선보인 내용입니다. 이 제안의 핵심은 OLED 패널 개발을 가속화하기 위해 "디지털 트윈"을 구축하는 것인데, 이는 엔비디아(NVIDIA)의 기술, 특히 끝없는 시뮬레이션에 갇히지 않고 물리 법칙과 인공지능을 통합하도록 설계된 플랫폼인 **엔비디아 피직스니모(NVIDIA PhysicsNeMo)**를 기반으로 합니다.
이 발표는 **세미콘 코리아 2026(Semicon Korea 2026)**에서 이루어졌으며, 현장 내용에 따르면 엔비디아 코리아 측에서도 이 사례를 높게 평가했습니다. 정소영 엔비디아 코리아 대표는 LG 디스플레이가 실제 디스플레이 제조 환경에서 피직스니모를 사용하는 한국 내 유일한 기업이라는 점을 강조했습니다.
단순한 시뮬레이션이 아닌, OLED를 위한 디지털 트윈
일반적인 산업용 디지털 트윈은 변수를 수집하고 수치 모델을 사용한 뒤 결과를 기다립니다. 재료, 온도, 열 조건 등 수만 가지 요소를 고려해야 하며, 설계에서 무언가 하나라도 바꾸면 처음부터 다시 시작해야 합니다. 이는 느리고 비용이 많이 들며, 제품 출시 일정과 맞지 않는 경우가 많습니다.
여기서 LG 디스플레이의 접근 방식은 다릅니다. 시간 제한이 없는 실험실 방식이 아닌 현대적인 공장에 더 적합한 모델을 제시합니다. 매번 모든 것을 처음부터 다시 계산하는 대신, 이전 시뮬레이션 결과와 실제 OLED 생산 라인의 데이터를 통해 물리학을 이미 "학습"한 시스템을 훈련시킵니다. 이를 통해 전체 시뮬레이션을 다시 실행하지 않고도 특정 매개변수를 변경했을 때 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있습니다.
이 프로젝트에는 수년간 공동 연구를 진행해 온 한국의 스타트업 **알세미(ALSEMI)**도 참여하고 있으며, 엔비디아는 GPU 가속 인프라와 피직스니모 엔진을 제공합니다. 이는 매우 의미 있는 일인데, 엔비디아 측에 따르면 소프트웨어 수준의 개선을 통해 훈련 및 미세 조정 시간을 최대 절반까지 단축할 수 있다고 합니다. 모델 훈련 비용이 막대한 환경에서 이는 매우 흥미로운 대목입니다.
LG 디스플레이가 이를 통해 노리는 것은 '시간 단축'
The goals they set forth sound like something an "engineer with a spreadsheet in hand" would say, and I personally find them very appropriate. The aim is to find optimal process conditions faster, reduce trial and error in testing, predict results before reaching the physical verification stage, and ultimately shorten development time. In other words, it means reducing wasted time and effort when adjusting manufacturing recipes that require large-scale replication.
Furthermore, the advantage of such a system is that it doesn't stagnate once completed. As new data flows in, the model becomes more sophisticated. That's why LG Display sees this as the foundation for a comprehensive control system encompassing development and production, and envisions using it to optimize the entire process and improve manufacturing yield when applied to actual mass production.
Ultimately, securing better yields and reducing the iterative process of making good panels will lead to improved supply stability, lower prices, and, with a bit of luck, faster market launches of specific technological advancements.
This isn't a sudden story; LG Display has already shown impressive results with AI.
The interesting thing is that this story isn't out of the blue. LG Display has already mentioned the results of other AI tools applied to OLED production. For example, they have a system that sends real-time alerts from the production line and proposes solutions for quality issues, reducing analysis and correction time from about three weeks to two days, with an estimated annual cost savings of approximately 200 billion won. This isn't just "innovation with pretty adjectives," but concrete figures that impress everyone in a large corporation.
They have also released impressive figures in the design field. When designing specific reward patterns for uniquely shaped panels, they were able to reduce work time from a month to about eight hours using AI. I like this kind of news because it shows concrete times and tasks, not vague promises.
All of this aligns with Nvidia's "AI factory" discourse, which uses AI tools and physical models across the entire design-to-production cycle. And at a time when certain countries are finding it difficult to adopt Nvidia's latest technology on a large scale due to geopolitical context, Nvidia needs strong use cases from outside its block. Considering the industrial scale and weight, LG Display is the perfect showcase.
If this project progresses as well as described, what we will see are not products with "AI-powered OLED" written on the box. What we will see are OLEDs that are better made, produced faster, and have reduced internal trial and error. Even if it doesn't appear in commercials with grand music, this is where the difference will be made in the long run.
▶ Source: https://www.avpasion.com/nvidia-lg-display-fabricacion-oled-gemelos/
