KAIST 연구진이 뇌의 뉴런 반응을 구현한 신개념 반도체 소자인 ‘뉴랜지스터(Neuransistor)’를 세계 최초로 개발하는 데 성공했다.
뉴런(Neuron)과 트랜지스터(Transistor)를 결합한 의미의 뉴랜지스터는 시간 흐름에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 차세대 인공지능 하드웨어 핵심 소자로 주목받고 있다.
KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀은 16일 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사해 시계열 데이터를 처리하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델, 즉 액체 상태 기계(Liquid State Machine·LSM)의 하드웨어 구현을 가능하게 하는 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다고 밝혔다.
기존 컴퓨터는 시계열 데이터를 분석할 때 복잡한 알고리즘과 높은 연산량으로 인해 많은 시간과 전력이 소모됐다.
이에 KAIST 연구팀은 뇌 속 뉴런 의 흥분성과 억제성을 전기 신호만으로 동시에 재현할 수 있는 단일 반도체 소자를 설계했다.
이 소자는 산화 티타늄(TiO₂)과 산화 알루미늄(Al₂O₃)으로 구성된 이중 산화물층을 기반으로 하며, 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG)가 형성된다.
이 구조를 통해 게이트 전압의 극성에 따라 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현할 수 있다.
기존 LSM 구현에서 필요했던 복잡한 마스킹 과정도 뉴랜지스터를 통해 간소화됐다.
소스 전극 전압 조절만으로 손쉽게 다차원 출력 정보를 구현할 수 있으며, 높은 내구성과 소자 간 균일성 확보로 상용화 가능성도 확보했다.
연구팀은 뉴랜지스터 기반의 두뇌형 정보처리 시스템도 성공적으로 구현했다. 실험 결과 기존 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 빠른 학습 속도, 높은 예측 정확도를 기록해 실효성을 입증했다.
김경민 교수는 “인간 뇌의 신호 처리 방식을 실제 반도체 소자에 구현한 것이 이번 연구의 큰 의미”라며 “향후 뇌 신경 모사형 인공지능, 예측 시스템, 혼돈 신호 제어 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 나노종합기술원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 성과는 지난 8일 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)'에 게재됐다. 논문은 정운형 박사와 김근영 박사가 공동 제1저자로 참여했다.
배동현 ([email protected]) 기사제보
댓글을 남기려면 로그인 해주세요.