KAIST, 인간 뇌처럼 반응하는 반도체 '뉴랜지스터' 개발

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내 연구진이 인간 뇌와 유사해 차세대 인공지능 핵심 반도체 소자로 부상 중인 '뉴랜지스터'를 개발하는데 성공했다.

한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김경민 교수팀이 시간에 따라 변화하는 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 '액체 상태 기계(LSM)'의 하드웨어 구현이 가능한 뉴랜지스터 소자 개발에 성공했다고 16일 밝혔다.

액체상태 기계(LSM)는 생물학적 신경망의 동적 특성을 모사해 시간에 따라 변화하는 입력데이터를 처리하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델이다.

뉴랜지스터(Neuransistor)는 '뉴런(Neuron) + 트랜지스터(Transistor)'의 합성어로 뇌 속 신경세포(뉴런)의 흥분과 억제반응을 모방해 시간에 따라 달라지는 정보를 스스로 처리하고 학습할 수 있는 인공지능의 핵심 반도체 소자다.

현존 컴퓨터는 동영상과 같이 시간 흐름에 따라 변하는 데이터인 시계열 데이터를 분석하는데 복잡한 알고리즘을 사용, 매우 많은 시간과 전력이 소모된다.

이번에 김 교수팀은 뇌 속 뉴런처럼 흥분하거나 억제되는 반응을 전기 신호만으로 동시에 구현해 시계열 데이터의 정보처리에 특화된 단일 반도체 소자를 설계했다.

이 소자는 산화 티타늄(TiO2)과 산화 알루미늄(Al2O3)이라는 두 산화물층을 쌓아 만든 구조로 두 층이 맞닿는 계면에서는 전자가 자유롭고 빠르게 이동하는 이차원 전자가스(2DEG) 층이 형성된다. 층의 양 끝에는 흥분성 및 억제성 신호에 모두 반응하는 뉴런형 소자가 연결돼 있다.

이런 독특한 구조로 뉴랜지스터는 게이트 전압의 극성에 따라 소스와 드레인 간에 흥분성(EPSP) 또는 억제성(IPSP) 반응을 선택적으로 구현하게 된다.

특히 이 소자는 기존 LSM 구현에서 필수적이던 복잡한 입력신호 전처리 과정(마스킹)이 매우 간단하고 시계열 입력신호를 다차원의 출력정보로 정확하게 변환할 수 있다. 높은 내구성과 소자 간의 균일성도 확보해 실용성도 높다.

이어 연구팀은 뉴랜지스터를 기반으로 복잡한 시계열 데이터를 처리하는 '두뇌형 정보처리 시스템'인 LSM을 구현하고 시험을 통해 이 뉴랜지스터를 활용하면 기존 방식보다 10배 이상 낮은 오차율과 높은 예측 정확도, 빠른 학습 속도를 입증했다.

이번 연구에는 신소재공학과 정운형·김근영 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며, 재료분야 세계적 권위의 국제 학술지 '어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 27.4)'에 지나 8일 게재됐다. (논문명: A Neuransistor with Excitatory and Inhibitory Neuronal Behaviors for Liquid State Machine)

김경민 교수는 "인간 뇌의 신호 처리 식과 유사한 구조를 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의의가 있다"며 "이 기술은 향후 뇌신경 모사형 AI, 예측 시스템, 혼돈신호제어 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다.


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