뇌처럼 생각·반응하는 반도체 등장

 

 

 

▲ 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 신경망 트렌지스터, 이른바 '뉴랜지스터'를 처음으로 개발했다. 흥분성(EPSP)과 억제성(IPSP) 신경 동역학을 동시에 구현할 수 있으며, 뇌와 유사한 인공지능(AI) 구조에 적용될 수 있을 것으로 보인다.(이미지=KAIST)

 

사람의 뇌세포와 흡사하게 동작하는 반도체 소자가 등장했다. 인공지능(AI)의 추론능력을 한층 더 높은 수준으로 끌어 올릴 수 있으면서도 비용은 기존 시스템 대비 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.

 

KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀은 ‘액체 상태 기계(LSM, Liquid State Machine)’를 구현할 수 있는 반도체 소자를 처음으로 개발했다고 16일 밝혔다. LSM이란 시간의 흐름에 따라 변화하는 연산 효율을 효과적으로 변경할 수 있는 뉴럴 네트워크 모델이란 의미로, 연산과정에 능동적으로 대응할 수 있는 점이 마치 흐르는 물과 같다는 의미로 붙여진 이름이다.

 

동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터를 ‘시계열 데이터’라고 부르는데, 현재의 컴퓨터로 이를 분석하려면 복잡한 알고리즘을 사용해야 하며, 매우 많은 시간과 전력 소모를 필요로 했다.

 

김경민 교수팀은 이러한 난제를 해결했다. 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현했으며, 시계열 데이터 정보 처리에 특화된 단일 반도체 소자를 새롭게 설계했다.

 

연구팀은 이번에 개발한 소자에 ‘뉴랜지스터(Neuransistor)’란 이름을 붙였다. 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사한 연산장치로, ‘뉴런(Neuron) + 트랜지스터(Transistor)’의 합성어이다. 처음으로 뉴랜지스터를 개발하고 그 개념 역시 제시한 것이다.

 

해당 소자는 산화 티타늄(TiO₂)과 산화 알루미늄(Al₂O₃)을 쌓아 만든 구조로, 두 층이 맞닿는 면에서 전자가 자유롭게 빠르게 이동하는 ‘이차원 전자가스(2DEG)’ 층이 형성된다. 그리고, 이 층의 양 끝에 외부 신호에 반응하는 ‘흥분성(EPSP)’신호, 그리고 이를 차단 혹은 무시하도록 하는 ‘억제성(IPSP)’ 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자를 연결했다.

 

이 소자는 또한 기존 LSM 구현에서 필수적이었던 복잡한 입력 신호 전처리 과정(마스킹)도 간단히 해결했다. 기존에는 이런 기능을 구현하는 과정이 매우 복잡했으나, 새롭게 개발한 소자를 이용하면 전극에 가해지는 전압을 조절함으로써 간단하게 마스킹 기능을 구현할 수 있다. 연구팀은 이를 통해 시계열 입력 신호를 다차원의 출력 정보로 정확하게 변환한다는 사실을 확인했다. 또 높은 내구성과 소자 간의 균일성도 확보해 실용화 과정 역시 수월할 것으로 보인다.

 

연구팀은 이같은 ‘뉴랜지스터’를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 ‘두뇌형 정보처리 시스템’을 직접 제작하고 효율을 실험했다. 그 결과 기존의 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도를 기록했고, 학습 속도도 더 빨라졌다.

 

김경민 교수는 “이번 연구는 인간 뇌의 신호 처리 방식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다”며 “향후 뇌신경 모사형 AI 개발, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

 

이번 연구성과는 재료 분야 세계적 권위의 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’ 4월 8일 자로 게재됐다. KAIST 신소재공학과 정운형, 김근영 연구원이 공동 제1 저자를 맡았다. 나노종합기술원, 한국연구재단의 지원을 받았다.

 

 

 

▲ 한국과학기술원(KAIST)이 새롭게 뉴랜지스터 개발에 성공했다. (왼쪽부터) 반도체공학대학원 김은영 박사과정, 신소재공학과 김경민 교수, 신소재공학과 김도훈 박사과정, (우측 상단 사진 왼쪽부터) 신소재공학과 정운형 박사, 신소재공학과 김근영 박사(사진=KAIST)

 

전승민 기자 enhanced@irobotnews.com

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