KIST, 인체 신경망 본뜬 AI 반도체 소자 개발

국내 연구진이 최근 블록처럼 조립해 인체의 신경망과 같은 반도체 시스템을 구성할 수 있는 AI 반도체용 소자를 개발했다.

한국과학기술연구원(KIST) 인공뇌융합연구단 곽준영 연구팀은 레고 블록처럼 뉴런과 시냅스를 연결해 대규모 인공 신경망을 구성할 수 있는 인공 신경 소자 기술 ‘뉴로모픽 컴퓨팅’을 개발했다고 21일 밝혔다.

뉴모로픽 컴퓨팅은 뇌에서 영감을 받은 소자를 활용하는 방식을 모방한 기술로 많은 양의 데이터를 처리하면서도 에너지를 효율적으로 소비하는 차세대 AI 반도체 기술이다.

그러나 기존 연구에서는 뇌 속 뉴런과 시냅스를 모방한 소자를 개발했어도 두 소자를 통합하고 같은 소재로 제작하는 등 최적화에 대한 부분은 미흡했었다.

이에 KIST 연구팀은 2차원 물질인 육방정계 질화붕소(hBN)를 이용해 수직으로 쌓아 올린 구조의 멤리스터 소자를 개발했다.

멤리스터는 전압에 의해 저항이 바뀌는 반도체 소자로 저항 정도에 따라 '0'과 '1' 같은 정보를 표현하는데, 이는 연결 강도에 따라 신호가 바뀌는 뉴런·시냅스의 특성과 유사하다.

인체의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 연구 모식도 [KIST 제공]

이후 연구팀은 해당 소자를 연결해 인체와 같이 뉴런 사이에 시냅스가 위치하는 구조를 만들어 실제 뇌의 동작 방식인 스파이크 신호를 활용한 정보전달에 성공했다고 밝혔다.

즉 인공 시냅스 소자의 연결 강도를 조절하는 '가중치'에 따라 신호 정보를 조정할 수 있음을 보인 것이다.

KIST 곽준영 책임연구원은 "기존 실리콘 시모스(CMOS) 기반 소자의 확장 한계를 뛰어넘으면서도 에너지 사용량을 크게 줄여 탄소 배출과 같은 환경 문제 개선에도 도움이 될 것"이라고 말했다.