(대전ㆍ충남=뉴스1) 양상인 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 16일 김경민 교수 연구팀이 뇌 신경세포의 특성을 모방한 차세대 반도체 소자 '뉴랜지스터'를 개발했다고 밝혔다.
뉴랜지스터는 '뉴런'과 '트랜지스터'의 합성어로 뇌 신경세포가 시간에 따라 변하는 정보를 처리하는 방식과 같은 원리로 작동하는 차세대 반도체 소자다.
기존 디지털 트랜지스터 기반 컴퓨터는 입력된 데이터를 하나씩 순서대로 연산한다. 이 때문에 동영상 등 시계열 데이터(시간에 따라 연속적으로 변하는 정보)를 처리하기 위해선 연산 단계가 많아지고 메모리 접근과 계산이 반복돼 속도가 느려지는 단점이 있다.
뉴랜지스터는 전압 신호의 극성(음극·양극) 및 신호가 입력되는 순간의 시간 정보를 모두 반영해 작동한다.
트랜지스터가 단순히 0 또는 1의 정적인 신호 처리만 가능했다면 뉴랜지스터는 실제 뇌의 뉴런처럼 흥분 또는 억제 신호가 언제 들어왔는지 어떤 크기와 극성으로 들어왔는지를 모두 반영해 동적으로 정보를 처리한다.
신호의 타이밍과 동적 특성을 함께 고려하기 때문에 뉴랜지스터는 입력 데이터를 병렬적이고 즉각적으로 처리할 수 있어 시계열 데이터 처리에 강력한 성능을 발휘한다.
연구팀은 두 가지 산화물(산화 티타늄·산화 알루미늄)을 적층한 구조에서 형성되는 이차원 전자가스(2DEG)를 이용해 반도체 소자의 반응성을 제어했다.
이를 통해 게이트 전압의 극성에 따라 흥분 또는 억제 반응을 선택적으로 구현할 수 있는 뉴런형 반도체 소자를 개발했다.
특히 복잡한 전처리 과정 없이 입력 신호를 다차원 출력으로 변환하는 마스킹 기능을 간단하게 구현해 뉴랜지스터 기반 계산 모델인 LSM(병렬적 계산 모델)구축에 성공했다.
실험 결과 뉴랜지스터 기반 LSM은 기존 방식보다 데이터 처리 성능이 10배 이상 높았으며 학습 속도도 더 빠른 것으로 나타났다.
김 교수는 "인간의 뇌와 유사한 신호 처리 방식을 실제 반도체 소자로 구현했다는 데 큰 의미가 있다"며 "향후 뇌신경 모사형 인공지능, 예측 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 활용될 것"이라고 말했다.
이번 연구는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼스'에 게재됐다.
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