경기도 지역협력연구센터(GRRC)는 성균관대학교 김형섭·김영훈 신소재공학부 교수팀이 빛을 활용해 정보 처리 능력과 전력 효율을 크게 개선한 인공지능(AI) 반도체 기술 개발에 성공했다고 2일 밝혔다.
이번 기술은 기존 전기 신호만으로 작동하던 AI 반도체에 빛을 추가적으로 활용해 정보 처리 속도와 효율성을 높였다. 연구팀은 신경 신호를 빛으로 조절하는 광유전학에서 착안한 아이디어를 반도체 소자에 적용했다. 광유전학은 특정 신경세포가 빛에 반응하도록 조작해 신호를 제어하는 기술로, 이를 반도체 소자에 구현해 빛과 전기 신호를 동시에 활용하는 새로운 형태의 AI 반도체를 개발했다.
기존 AI 반도체는 전기 신호만으로 데이터를 처리하며 에너지 소모와 발열이 심각해 정보 저장 및 연산 속도가 저하되는 문제가 있었다.
하지만 연구팀은 빛을 추가적으로 활용함으로써 이러한 문제를 해결하고, 더 정교한 학습과 높은 이미지 인식률을 가능하게 했다.
또 연구팀은 AI 반도체 제작 과정에서 중요한 열처리 공정을 최적화해 소자 성능을 극대화했다. 소재들의 성능을 높일 수 있는 최적의 열처리 온도를 찾아냄으로써 소자 내구성을 강화하고 장기간 안정적으로 작동할 수 있도록 개선했다.
이번 기술은 차세대 지능형 반도체와 스마트 이미지 센서, 자율주행 차량, 로봇 등 다양한 산업 분야에서 활용 가능성이 크다. 특히 스마트 가전 및 모바일 기기에서 더욱 정교한 AI 기능 구현이 가능해져 일반 소비자가 체감할 수 있는 기술 혁신으로 자리 잡을 전망이다.
김영훈 교수는 “빛과 전기 신호를 융합한 AI 반도체는 기존 뉴로모픽 소자의 한계를 극복하고 더 정밀한 신경 신호 처리를 가능하게 한다”며 “이번 연구 성과는 차세대 광전자 기반 AI 하드웨어에서 광범위하게 응용될 것으로 기대된다”고 말했다.
이 연구 결과는 물리·화학 분야의 국제 저명 학술지인 '나노에너지(Nano Energy)' 최신호에 게재될 예정이다.
한편, GRRC 사업은 연구개발 기반이 부족한 도내 중소기업을 지원하기 위해 성균관대를 포함한 도내 8개 대학에 설치된 11개 센터에서 공동 연구개발을 지원하는 산학 협력 모델이다.
수원=김동성 기자 estar@etnews.com
