다아라 매거진 _ 2017.04

기술뉴스

[Technical News]스스로 선택·학습하는 초저전력 인공지능 시냅스 소자 최초 개발

인간의 뇌와 비슷한 크기에 에너지 소모량 대폭 감소

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Ag/PZT/LSMO 구조의 시냅스 강화 및 감소 특성



한국연구재단(이사장 조무제)은 “인간의 ‘뇌’처럼 스스로 선택해 학습할 수 있는 인공지능(AI) 시냅스 소자를 최초로 개발했다”고 밝혔다.

현재 사용되는 인공지능 하드웨어는 부피가 크고, 에너지 소모가 많다. 박배호 교수(건국대) 연구팀은 강유전체, 분극, 전환과 금속 이온 이동을 이용해 인공지능을 인간의 뇌와 비슷한 크기로 만들 수 있고, 에너지 소모가 아주 적은 시냅스 소자를 개발했다.

이 소자의 두께는 기존에 비해 1/2~1/20의 크기로 매우 얇다. 에너지 소비량도 매우 적다. 또한 고집적 소자이다. 나노미터 두께의 작은 크기 소자이어서 동일한 면적에 들어가는 소자를 고밀도로 쌓을 수 있다.

기능도 인간의 뇌를 닮았다. 단순 학습·기억에 머물렀던 기존의 연구와 달리 스스로 선택적으로 학습·기억을 할 수 있다.

이 성과는 강유전체 분극과 금속 이온 이동 기반의 소자를 개별적으로 연구한 기존 연구과 달리 양자를 동시에 결합해 연구를 진행했다.

그 결과, 원활히 출력신호를 측정할 수 있는 on/off 신호 비율이 단일 소자에서 천만배로 나타났으며, 초소형, 초저에너지의 성능을 가지며 선택적으로 구동하는 시냅스 소자가 만들어졌다.

박배호 교수는 “이 연구는 인간의 ‘뇌’만한 크기의 인공지능 하드웨어로 응용할 수 있는 자가 선택적 학습제어가 가능한 초저에너지 고집적 시냅스 소자를 개발한 것이다. 향후 인간의 뇌신경을 모방한 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다”고 연구 의의를 설명했다.

박 교수는 “이 연구에서는 기존에 개별적으로 시냅스 소자로 연구돼 오던 강유전체 터널 접합 소자와 금속 이온 이동 기반 전도성 메모리 소자의 구동 원리를 결합해, 강유전체 분극 전환과 금속 이온 이동을 동시에 이용함으로써 높은 on/off 신호 비율, 초소형, 초저전력의 성능을 가지면서도 선택적으로 구동하는 시냅스 소자가 구현될 수 있음을 보였다”고 밝혔다.

덧붙여 “향후 이를 이용한 주기적 배열 구조 소자, 회로, 시스템을 구성할 수 있도록 소재 및 공정을 개발한다면 인간의 뇌와 비슷한 크기, 에너지 소비량, 학습, 기억, 인지 등을 가지는 인공지능 하드웨어를 실현하는데 크게 기여할 것”이라고 언급했다.

아울러 박 교수는 “연구팀에서 개발한 시냅스 소자는 폰-노이만 체제의 한계를 느끼고 현재 발전하고 있는 뉴로모픽 시스템의 하드웨어 원천 기술로, 앞으로 시냅스 소자 연구에 새로운 방향성을 제시할 것으로 기대된다”며, “더 나아가 단일 소자를 넘어 array 구조, 회로, 시스템으로 응용 가능하다면, 현재 발전하고 있는 알고리즘이나 소프트웨어와의 호환을 통해 인간의 뇌와 구조적, 기능적으로 동일한 인공지능을 구현하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

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