국내 연구진이 스스로 학습·수정하는 뉴로모픽 반도체칩을 개발했다. 뉴로모픽 반도체란 인간의 뇌 신경을 모방한 차세대 반도체를 의미한다.

17일 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 밝혔다. 해당 연구는 국제 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’ 8일자 온라인에 게재됐다.

이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어 영상 스트림을 처리할 때 칩이 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습해 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 되는 식이다. 

기술의 핵심에는 ‘멤리스터’라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 멤리스터는 메모리와 저항의 합성어로, 전류 흐름에 따라 저항이 변화하는 전자소자다. 이 소자는 신경망의 시냅스 역할과 유사하다. 시냅스가 뉴런 간 연결 강도를 조절함에 따라 기억과 학습이 가능하듯, 멤리스터도 저항값의 변화로 기억을 저장한다. 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있는 것이다. 

향후 스마트폰·가전 등 에지(edge) 기기에서 사용될 에지 반도체의 진일보 가능성을 보여준다. KAIST에 따르면 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다. 이 기술은 AI 작업 처리를 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있도록 한다. 이를 통해 더 빠르고, 사생활 보호가 강화되며, 에너지 효율성이 높은 AI 시스템 구현이 가능해진다. 스마트 보안 카메라처럼 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 장치부터, 건강 데이터를 실시간으로 분석하는 의료기기까지 다양한 분야에서 이 기술을 활용할 수 있다.


이번 기술 개발을 주도한 KAIST 정학천 연구원과 한승재 연구원은 “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다”며 “모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.