데이터 저장과 연산 동시에 처리하는‘뉴로모픽 시스템’가능성 열어

2차원 신소재 기반 인공 시냅스 소자의 저전력·고성능 특성을 나타낸 그림/ 한국과학기술연구원

국내 연구진이 인간의 뇌를 모방한 컴퓨터에 적용할 수 있는 핵심 반도체 소자 개발에 성공했다. 인공지능(AI) 연산 처리 속도를 대폭 늘리고 여기서 발생하는 에너지 소모량도 크게 줄일 것으로 전망된다.

한국과학기술연구원(KIST)은 곽준영 인공뇌융합연구단 책임연구원팀이 실리콘 반도체 소자를 대체할 수 있는 고효율 반도체 소자를 개발했다고 6일 밝혔다. 뉴로모픽 시스템에 적용 가능한 ‘신소재 고성능 인공 시냅스 반도체 소자’다.

뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌 기능을 모방한 컴퓨팅 기술이다. 인간 신경계를 소프트웨어로 모방한 인공신경망과 달리 컴퓨터와 반도체 등 하드웨어를 신경세포로 모방한 시스템이다.

이 시스템은 기존 컴퓨터의 데이터 연산 처리 과정이 다르다. 기존에는 데이터 저장과 연산이 별도로 이뤄져 왔다. 메모리에 데이터를 저장하고 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)에서 연산을 진행했다. 그러나 뉴로모픽 시스템은 사람의 뇌처럼 연산과 저장을 동시에 하므로 기존 방식보다 연산 처리 속도가 빠르고 전력 소모량도 줄일 수 있다.

하지만 뉴로모픽 시스템을 만들기 위해선 데이터 입력 신호에 따라 각각의 뉴런간 연결 강도롤 조절하는 ‘시냅스’의 정밀한 구현이 필요하다는 과제가 남아 있었다. 시냅스를 정밀하게 구현하기 위해선 고성능 차세대 반도체 소자가 있어야 하는데 현재 이용되는 실리콘 기반 반도체 소자로는 불가능하다. 과도한 에너지 소모량 탓에 시스템 가동이 어렵기 때문이다.

이런 문제를 해결하고자 연구팀은 ‘2차원 절연체 신물질’과 ‘2차원 반도체의 이종접합 구조’를 기반으로 한 시냅스 소자 개발에 나섰다. 이 두 가지 2차원 소재들은 원자층 수준으로 두께가 얇다. 따라서 하나의 반도체에 여러 개 소자를 넣을 수 있다. 또 전기가 잘 통해 작은 에너지만으로도 효율적인 구동이 가능하다.

연구팀은 이 두 물질을 갖고 인공 시냅스 소자를 제작했다. 그 결과 실제 인간의 신경이 소모하는 에너지와 유사한 15펨토줄(fJ)로 동작함을 확인했다. 또 외부 자극 횟수와 세기에 따라 시냅스 연결 강도를 원하는 시간만큼 유지할 수 있어 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모사하는데 성공했다. 이 소자를 AI 학습에 적용한 결과 손글씨 숫자 이미지 데이터의 분류 정확도가 약 88.3%로 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성도 확인했다.

곽준영 박사는 “차세대 반도체 개발에 있어 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지고 있다”며 “이번에 개발한 인공 시냅스 소자는 인간 두뇌를 정밀하게 모사하는 고차원의 뉴로모픽 시스템 구현에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 강기범 KAIST 교수팀·정택모 한국화학연구원 박사팀과 공동으로 진행했다. 연구 성과는 국제 학술지 ‘어드벤스드 머티리얼스’ 최신호에 게재됐다.

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