골칫거리였던 반도체 '잡음'을 도리어 정보 처리에 활용하는 신개념 기술이 국내에서 개발됐다. 향후 다양한 신호를 처리하는 저전력 두뇌모사 반도체 개발에 활용될 전망이다.
한국과학기술원(KAIST·총장 배충식)은 김경민 신소재공학과 교수팀이 반도체에서 자연스럽게 생기는 잡음을 활용해 사람 뇌처럼 정보를 처리하는 새로운 뉴로모픽 뉴런 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
전자기기 잡음은 신호에 불규칙하게 섞여 정보를 정확히 읽는데 방해가 되는 반면, 우리 뇌에서는 뉴런이 같은 자극에도 매번 똑같이 반응하지 않으며, 이런 불규칙성은 다양한 자극·변화에 유연하게 대응하는 데 도움을 준다.
이에 연구팀은 '반도체 잡음을 뇌 뉴런처럼 활용할 수 없을까?”라는 발상 전환을 했다. '멤리스터' 반도체 소자를 이용했다.
멤리스터 저항 상태를 바꾸면 전류 잡음 크기와 변동 특성도 함께 달라지는 점에 주목했다. 연구팀은 이렇게 조절한 잡음을 증폭해 뉴런이 정보를 전달할 때 발생시키는 것과 유사한 불규칙한 전기 신호인 '스파이크'를 만들었다. 이로써 뇌 신경세포처럼 확률적으로 반응하는 '프로그래밍 가능한 확률 뉴런(PPN)'을 구현했다.
이 인공 뉴런은 입력 신호와 설정된 잡음 특성에 따라 스파이크를 발생시키는 확률이 달라진다. 즉, 기존에는 방해 요소였던 잡음이 인공 뉴런 반응을 만들어내는 정보처리 자원으로 활용되는 것이다.
이번 연구는 잡음을 이용해 인공 뉴런을 구현하는 데 그치지 않고, 하나의 반도체 뉴런을 필요에 따라 서로 다른 속도의 신호에 맞춰 바꿔 쓸 수 있다는 가능성을 보여줬다. 다양한 시계열 신호를 효율적으로 처리하는 두뇌모사 인공지능(AI) 반도체 기술로 활용될 수 있다. 저전력 뉴로모픽 시스템 구현에도 기여할 것으로 기대된다.
김경민 교수는 “우리가 만든 뉴런 소자는 단일 하드웨어(HW)로 다양한 속도와 주파수의 신호에 맞춰 바꿔 사용할 수 있는 두뇌모사 기술로, 향후 저전력 뉴로모픽 시스템의 신호처리 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 김도훈 신소재공학과 박사가 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머터리얼즈'에 5일 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
