KIST, 차세대 뉴로모픽 시스템 개발 청신호

한국과학기술연구원(KIST)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다.

연구 배경

지난 수십 년간 컴퓨팅용 디지털 반도체 기술은 공정 미세화, 신소재 적용, 회로·알고리즘 최적화 등을 통해 끊임없이 발전하며 고성능화·고 집적화를 위한 기술적 수요를 충족시켜 왔다. 하지만, 여러 한계로 인해 기존 폰노이만 컴퓨팅 방식의 추가적인 기술 발전은 현저히 어려워지고 있으며, 이를 타개하기 위해 인간 뇌를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술이 대두되었다.

이러한 신기술을 효과적으로 적용하기 위해 고성능 인공 시냅스 소자가 필요하지만, 기존 소자의 경우 시냅스의 아날로그 특성, 큰 동작 범위, 고신뢰성 등의 핵심 성능을 동시에 달성하기 어려웠고, 그 결과 신소자 기반 고성능 고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템이 개발되지 못하였다.
 
연구 내용

연구에서는 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 동작 범위를 해결하기 위해, 활성 전극 이온의 산화 환원 특성을 미세 조절하여, 시냅스 특성을 유지한 채 소자의 동작 범위가 생물학적 뇌의 시냅스(~5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발하였다.

또한 이번 연구에 새로 도입된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해, 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 6,300% 이상 증가하여 시냅스 장기 강화(long-term potentiation)·장기 약화(long-term depression)와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할수 있게 되었다. 제작된 인공 시냅스 소자를 활용하여, 두뇌 시신경의 시각처리 방식과 유사하다고 알려진 가버 필터(Gabor filter)와 기반 한 인공지능 이미지 인식을 시도한 결과, 에러율이 기존 대비 60% 이상 감소하여 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 실현 가능성을 확인하였다.

기대 효과

연구 결과는 차세대 인공 지능용 반도체 기술인 뉴로모픽 반도체 소자의 고질적인 문제점인 아날로그 특성 구현 및 큰 동작 범위 확보, 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결하여 인공 시냅스의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 시사한 다. 개발된 고성능 고신뢰성 시냅스 소자를 기반으로 뉴로모픽 컴퓨팅뿐만 아니라 다양한 미래 아날 로그 인공지능 컴퓨팅 기술의 발전을 이뤄낼 수 있을 것으로 전망한다.