KAIST, '우리 뇌' 닮아 스스로 학습·수정하는 반도체칩 개발

KAIST가 개발한 컴퓨팅칩 주사 전자 현미경 이미지
KAIST가 개발한 컴퓨팅칩 주사 전자 현미경 이미지

한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)이 우리 뇌 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라, 건강 데이터를 실시간 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용할 수 있다.

KAIST 전기 및 전자공학부의 최신현·윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.

오류 학습·수정이 가장 큰 특징이다. 예를 들어 영상 스트림을 처리할 때 움직이는 물체를 배경에서 자동 분리하는 법을 스스로 학습, 시간이 지날수록 더 잘 작업을 수행하게 된다.

이런 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성했다. 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템을 완성했다.

연구팀은 또 세계 최초로 환경 변화에 즉각 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다.

멤리스터는 메모리와 저항의 합성어로, 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망 시냅스 역할을 대체할 수 있다. 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장과 연산을 동시 수행할 수 있다.

왼쪽부터 전기 및 전자공학부의 최신현 교수, 윤영규 교수, 정학천 석박사통합과정, 한승재 석박사통합과정.
왼쪽부터 전기 및 전자공학부의 최신현 교수, 윤영규 교수, 정학천 석박사통합과정, 한승재 석박사통합과정.

연구팀은 저항 변화를 정밀 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다.

이 기술로 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 AI 처리를 로컬에서 처리할 수 있게 된다. 더 빠르고, 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높다.

개발을 주도한 정학천·한승재 연구원은 “개발 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가는 것이 아니라, 손이 닿는 곳에서 일하는 것과 같다”며 “모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.

이들이 제 1저자로 참여한 관련 논문은 네이처 일렉트로닉스지난 8일자 온라인 게재됐다.

김영준 기자 kyj85@etnews.com