국내 연구진이 상황에 맞게 유연해지는 뇌의 특성을 구현한 차세대 초저전력 반도체 기술을 개발했다.
김경민 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 교수 연구진은 뉴런(신경 세포)이 과거 활동을 기억해 스스로 반응 특성을 조절하는 '내재적 가소성'을 모방한 '주파수 스위칭 뉴리스터'를 개발했다고 28일 밝혔다. 주파수 스위칭 뉴리스터는 사람이 자극에 점점 익숙해져 덜 놀라거나, 반대로 반복된 훈련으로 점점 민감해지는 것처럼 신호의 빈도를 스스로 조절하는 인공 뉴런 소자다.
사람의 뇌는 단순히 신호를 주고받는 연결(시냅스)만 조절하는 게 아니라, 개별 신경세포가 상황에 맞게 스스로 예민해지거나 둔해지는 적응 능력인 '내재적 가소성'을 통해 정보를 처리한다. 하지만 기존 인공지능(AI) 반도체는 이런 뇌의 유연함을 흉내 내기 어려웠다.
연구진은 순간적으로 반응했다가 원래 상태로 돌아가는 '휘발성 모트 멤리스터'와 입력 신호의 흔적을 오랫동안 기억하는 '비휘발성 멤리스터'를 결합해, 뉴런이 신호를 얼마나 자주 내보낼지 자유롭게 조절하는 소자를 구현했다.
개발한 기술을 적용해 시뮬레이션을 수행한 결과, 뉴런 자체의 기억 기능을 통해 기존 신경망보다 에너지 소모가 27.7% 낮은 상황에서도 동일한 성능을 구현했다. 또 일부 뉴런이 손상되더라도 내재적 가소성을 통해 네트워크가 스스로 재구성돼 성능을 회복하는 복원력도 보였다.
김경민 교수는 "이번 연구는 뇌의 핵심 기능인 내재적 가소성을 단일 반도체 소자로 구현해 AI 하드웨어의 에너지 효율과 안정성을 한 차원 높인 성과"라며 "스스로 상태를 기억하고 손상에도 적응·복구할 수 있는 이번 기술은 엣지 컴퓨팅, 자율주행 등 장시간 안정성이 요구되는 시스템의 핵심 소자로 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.
이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)' 온라인판에 지난 8월 18일 게재됐다.
참고 자료
Advanced Materials(2025), DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202502255