뇌처럼 작동하는 차세대 반도체 칩 개발

국내 연구진이 뇌처럼 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다.

이 기술은 스마트 보안 카메라가 의심스러운 활동을 즉시 인식하거나,

의료기기가 건강 데이터를 실시간으로 분석하는 데 활용될 수 있다.

특히, AI 작업을 클라우드가 아닌 기기 자체에서 처리할 수 있어 더 빠르고, 사생활 보호가 강화되며, 에너지 효율성까지 높아질 것으로 기대된다.

한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부의 최신현, 윤영규 교수 공동 연구진은 스스로 학습하고

오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)’ 온라인판에 지난 8일 게재됐다.

연구진이 개발한 이 컴퓨팅 칩은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다.

예를 들어 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다.

이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성했다.

멤리스터는 메모리와 저항의 합성어로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자다.

이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고,

이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있다.

연구진은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다.

여기에 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발해 더했다.

연구진은 “이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서

중요한 의미를 가진다”며 “일상적인 기기가 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되면서,

더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것”이라고 설명했다.

기술 개발을 주도한 KAIST의 정학천, 한승재 연구원은 “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는

대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다”며 “이는 모든 것이 한 곳에서

처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.