입력 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 조절할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 반도체 소자가 개발됐다. 빠른 정보와 느린 정보가 섞인 시계열 데이터 예측에서는 기존 소자보다 오류를 40분의 1 수준으로 줄였다.
최신현 카이스트 전기및전자공학부·반도체공학대학원 석좌교수 연구진은 삼성전자 반도체연구소와 함께 '프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)'와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스' 7월호에 게재됐다.
AI 반도체는 AI 연산을 효율적으로 처리하도록 설계된 반도체다. 연구진이 활용한 멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 연산을 수행하는 트랜지스터의 기능을 하나의 소자에 결합한 것이다. 이를 여러 개 연결하면 이전 입력을 기억하면서 다음 데이터를 계산하는 AI 반도체 회로로 활용할 수 있다.
이번에 개발한 PDM은 입력 데이터가 얼마나 빠르게 변하는지에 맞춰 정보를 유지하는 시간과 반응 속도를 조절할 수 있다. 기존 소자는 입력 신호에 반응하는 속도와 원래 상태로 돌아오는 시간이 고정돼 있었지만, PDM은 처리 대상에 따라 이 특성을 바꿀 수 있다.
연구진은 하나의 트랜지스터 안에 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과 전자를 포획하는 층을 함께 배치했다. 전하 저장층이 입력 정보를 처리하고, 전자 포획층은 소자가 원래 상태로 돌아가는 시간을 조절하는 구조다.
연구진은 실험에서 데이터 입력 이후 소자가 원래 상태로 복귀하는 시간을 약 5배 범위에서 조절하는 데 성공했다. 반복 신호를 처리할 수 있는 주파수 범위도 10배 이상 변화시킬 수 있음을 확인했다.
변화 속도가 서로 다른 정보가 포함된 시계열 데이터 예측에서는 고정된 반응 특성을 가진 기존 반도체보다 예측 오류가 최대 40분의 1 수준으로 감소했다. 여러 개의 PDM을 연결한 어레이 실험에서도 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 보이면서 에너지 사용량을 줄일 가능성을 확인했다.
PDM은 한 번 설정한 반응 특성이 전원이 꺼진 뒤에도 유지된다. 별도의 복잡한 데이터 전처리 과정 없이 다양한 속도의 입력을 처리할 수 있으며, 기존 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 반도체 공정과 호환된다는 점도 특징이다.
최신현 교수는 "데이터의 변화 속도에 따라 반도체의 반응 방식을 조절할 수 있다는 점에 의미가 있다"며 "자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 실시간 데이터 처리가 필요한 분야에 적용할 수 있을 것"이라고 말했다.
참고 자료
Nature Communications(2026), DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-75211-5