한국과학기술연구원(KIST·원장 윤석진)은 곽준영 인공뇌융합연구단 박사팀이 '레고 블록'처럼 뉴런과 시냅스를 연결해 대규모 인공 신경망 하드웨어(HW)를 구성할 수 있는 인공신경 모사 소자(인공 뉴런 및 시냅스 소자) 통합 요소기술을 구현했다고 21일 밝혔다.
최근 인간의 뇌에서 영감을 받은 뉴로모픽 컴퓨팅 일환으로 생물학적 뉴런·시냅스를 모방한 소자들이 새로운 소재 및 구조 기반으로 개발되고 있다.
향후 대규모 인공 신경망 HW가 실용화되기 위해 인공 뉴런과 시냅스 소자를 통합하는 것이 필수다.
연구팀은 고집적화와 초저전력 구현에 유리한 2차원 물질인 육방정계 빌화붕소(hBN)을 이용해 수직적층 구조 멤리스터 소자를 제작해 생물학적 뉴런 및 시냅스와 유사한 특성을 구현했다.
개발 소자는 동일 물질-동일 구조로 인공 뉴런 및 시냅스 소자를 설계했다. 다수 소자를 이용해 복잡한 구조를 가진 기존 실리콘 CMOS 기반 인공 신경 모사 소자와 달리, 공정 용이성과 네트워크 확장성을 확보해 대규모 인공 신경망 HW 개발 기반을 마련했다.
연구팀은 개발 소자를 통합·연결해 인공 신경망 기본 단위 블록인 '뉴런-시냅스-뉴런' 구조도 구현해 인간 뇌 동작 방식인 스파이크 신호기반 정보전달을 성공적으로 모사하는 데 성공했다.
인공 시냅스 소자의 시냅스 가중치(두 뉴런 사이의 연결 강도)에 따라 두 뉴런 사이 스파이크 신호정보 변조를 조절할 수 있음을 실험적으로 검증했다. 저전력, 대규모 인공지능(AI) HW 시스템에 hBN 기반 신소자 활용 가능성을 보였다.
곽준영 박사는 “인공 신경망 HW 시스템은 향후 스마트 시티, 의료, 차세대 통신, 기상예보 및 자율주행 자동차와 같은 실생활 밀접 분야에서 생성되는 방대한 데이터를 효율적으로 처리하는 데 활용할 수 있을 것”이라며 “기존 실리콘 CMOS 기반 소자의 확장 한계를 뛰어넘으면서도 에너지 사용량을 크게 줄여 탄소 배출과 같은 환경 문제 개선에도 도움이 될 것”이라고 설명했다.
이번 연구성과는 차세대지능형반도체기술개발(소자)사업과 KIST 주요 사업으로 수행됐으며, 어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈에 11월 5일 온라인 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
