KAIST가 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사한 멤리스터(memristor) 기반의 통합 시스템을 개발했다. 이는 기존 컴퓨터 시스템에서 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 복잡한 데이터를 처리하는 데 비효율적이던 단점을 해결했다는 데 의미가 있다.
개발한 시스템은 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고, 의심스런 활동을 즉시 인식하는 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST는 전기 및 전자공학부 최신현 교수·윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하는 과정에서 오류까지 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반의 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.
이 컴퓨팅 칩은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결하기 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습·수정할 수 있는 게 장점이다.
공동연구팀이 개발한 컴퓨팅 칩의 자가 학습 능력은 실시간 영상처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성·입증했다.
이번 연구를 통해 공동연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 멤리스터(memristor) 기반의 통합 시스템을 개발해 기존 기술의 한계를 극복하는 해결책도 제시했다.
멤리스터는 메모리와 저항의 합성어로 두 단자 사이에 과거 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자를 말한다.
해결책 제시의 핵심에는 멤리스터, 즉 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있고, 이를 활용할 때 뇌세포처럼 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있는 까닭이다.
이를 토대로 공동연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 높은 신뢰성을 가진 멤리스터를 설계하고, 자가 학습으로 복잡한 보정 과정을 배제해 시스템의 효율성을 향상시켰다.
이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다고 공동연구팀은 강조했다.
향후 이 기술은 일상적 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신해 인공지능(AI) 작업 처리 과정에서 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고, 로컬에서 처리할 수 있게 할 것으로 보인다.
KAIST 정학천·한승재 연구원은 “공동연구팀이 개발한 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 필요한 모든 것을 손닿는 곳에 둔 ‘스마트 작업 공간’ 역할을 한다”며 “이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
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