국내 연구진이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 혁신적인 뉴로모픽 반도체칩을 개발했다.
이 기술은 기존 컴퓨터 시스템의 비효율성을 극복하며 차세대 컴퓨팅 패러다임을 제시한다.
한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 최신현·윤영규 교수 연구팀은 자가학습 능력을 갖춘 초소형 뉴로모픽 반도체칩을 개발했다고 17일 발표했다.
이 칩은 데이터 저장과 연산을 동시에 수행하며 기존 시스템의 한계를 극복하는 멤리스터 기반 통합 시스템을 도입했다.
연구진은 기존 뉴로모픽 소자가 가진 비이상적 특성으로 인한 오류를 칩 자체가 스스로 학습하고 수정할 수 있도록 설계했다.
이를 통해 실시간 영상 처리와 같은 복잡한 작업에서도 높은 정확도를 달성했다.
특히 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하며 시간이 지날수록 작업 정확도가 향상되는 능력을 입증했다.
이 혁신의 핵심인 멤리스터는 저항을 가변적으로 조절할 수 있는 차세대 반도체 소자로, 신경망의 시냅스 역할을 대체하며 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있다.
연구팀은 이 기술을 통해 복잡한 보정 과정을 배제하고 실시간 학습과 추론을 지원하는 고신뢰성 시스템을 구현했다.
연구진에 따르면, 이번 기술은 인공지능(AI) 작업 처리에서 클라우드 서버 의존도를 낮추고 로컬에서 처리할 수 있게 함으로써 에너지 효율성을 높이고 사생활 보호를 강화할 것으로 기대된다.
KAIST 정학천 연구원은 "이 시스템은 효율적인 정보 처리를 가능케 하며, 우리 뇌와 유사한 방식으로 모든 작업을 한곳에서 수행할 수 있다"고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원 등의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 성과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스' 온라인판에 게재됐다.
배동현 ([email protected]) 기사제보
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