KAIST, 인간 뇌 구조..데이터 저장와 처리를 동시에
뉴로모픽 소자 해결 못하는 오류 자가학습으로 수정
뉴로모픽 소자 해결 못하는 오류 자가학습으로 수정
KAIST는 최신현·윤영규 전기및전자공학부 교수 연구팀이 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 19일 밝혔다.
전통적인 컴퓨터는 데이터를 저장하고 처리하는 장치가 분리돼 있어 AI와 같은 복잡한 작업을 처리할 때 효율적이지 못하다.
차세대 전기소자인 멤리스터는 우리의 뇌세포처럼 정보의 저장과 처리를 동시에 수행할 수 있는 뉴로모픽 반도체의 인공 신경망을 가장 효율적으로 구현할 수 있다. 멤리스터는 메모리와 저항의 합성어로, 두 단자 사이에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 달라진다.
이런 가변 저항 특성으로 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있고, 이를 활용해 인간 뇌세포처럼 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있다. 연구팀은 저항변화를 정밀하게 제어할 수 있는 신뢰성 높은 멤리스터를 설계한 뒤, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 필요로 하지 않는 효율적인 시스템을 개발했다.
개발된 컴퓨팅 칩은 기존 뉴로모픽 소자에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다. 가령, 영상 데이터를 처리할 때 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 작업을 더 잘 수행한다.
연구팀은 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고, 자체적으로 처리할 수 있어 사생활 보호를 강화하면서 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 기대했다.
기술개발을 주도한 정학천·한승재 KAIST 석박사 통합과정생은 "모든 것이 한 곳에 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다"며 "의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라나 건강 데이터를 실시간 분석하는 의료기기 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
이 연구결과는 국제 학술지 '네이처 일렉트로닉스(지난 8일자)' 온라인에 실렸다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr
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