사람의 뇌처럼 적은 에너지로 학습하고 스스로 반응하는 AI 반도체가 포스텍 연구팀에 의해 개발됐다. 이 연구는 전자재료 분야 국제 학술지인 '스몰'에 게재됐다.
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| ▲ 포스텍 김세영 교수 [포스텍 제공] |
포스텍은 김세영 교수 연구팀이 기존 AI 칩보다 전력 소비를 크게 줄이면서 더 정교하게 정보를 처리할 수 있는 기술을 개발하는데 성공했다고 14일 밝혔다. 이 기술은 차세대 AI 기술의 중요한 전환점이 될 전망이다.
AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 막대한 전력 소비가 큰 문제다. 예를 들어 ChatGPT 운영에 필요한 전력은 일반 가정 수백 가구의 하루 사용량과 맞먹는다. 반면 사람의 뇌는 전구 한 개 수준인 20와트로 복잡한 사고와 학습을 수행하는데, 이는 뉴런과 시냅스가 촘촘히 연결되어 효율적으로 정보를 처리하기 때문이다.
이에 착안해 최근에는 실제 뇌의 구조를 모방한 '뉴로모픽 컴퓨팅' 기술 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존 소자는 재료가 무질서하게 배열된 비정질 구조를 주로 사용해 실제 뇌신경처럼 정밀하게 동작하는 데 한계가 있었다.
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| ▲ 단결정 나노와이어 기반 ECRAM 소자의 구조와 동작 원리 모식도. 소자의 상단과 단면 이미지(위), 시냅스와 뉴런의 기능을 각각 구현한 두 모드. [포스텍 제공] |
연구팀은 원자가 규칙적으로 배열된 육방정계 텅스텐 산화물 단결정 나노와이어를 활용했다. 머리카락보다 수백 배 가늘면서 전류가 안정적이고 일관되게 흐르는 이 소재를 기반으로, 연구팀은 세계 최초로 '3단자 ECRAM 소자'를 제작했다. 전류를 조절하고 흐르게 하는 전극을 세 개 만들어 실제 뇌의 신경세포처럼 신호를 다방향으로 주고받으며 학습하는 방식을 구현한 것이다.
특히, 이 소자는 반복적인 전기 자극(펄스)을 받으면 전도도가 스스로 증가하는데 이는 뉴런이 일정한 자극 이상에서 정보를 발화하는 '통합·발화' 메커니즘과 매우 유사하다. 기존에는 신호를 통합·발화하는 '뉴런'의 기능과 신호 강도를 조절하며 학습하는 '시냅스'의 기능을 별도의 회로로 구현해야 했는데, 이들을 단일 ECRAM 소자에서 동시에 구현하는 데 성공한 것이다.
김세영 교수는 "이번 연구는 뉴로모픽 하드웨어 집적도와 에너지 효율을 획기적으로 높여 AI 반도체의 회로 복잡도를 줄이고 뇌처럼 효율적인 컴퓨팅 시스템 구현의 전환점이 될 것"이라고 밝혔다.
KPI뉴스 / 장영태 기자 3678jyt@kpinews.kr
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