“인간 뇌 닮은 반도체 소자 나왔다”…스스로 기억하고 반응 조절

KAIST, 뇌 적응 능력을 모방한 반도체 소자 개발
전력 덜 쓰면서 성능 유지, 고장 시 스스로 보완 작동

뉴런과 주파수 스위칭 뉴리스터의 개념도. KAIST 제공.

국내 연구진이 사람 뇌의 핵심 기능인 ‘내재적 가소성’을 통해 정보를 처리할 수 있는 차세대 반도체 기술을 개발했다. 뉴런이 스스로 상태를 기억하고 손상에도 적응·복구할 수 있는 능력을 반도체 소자로 구현한 것이다.

KAIST는 김경민 신소재공학과 교수 연구팀이 뉴런의 과거 활동을 기억해 스스로 반응 특성을 조절하는 내재적 가소성을 모방한 ‘주파수 스위칭 뉴리스터’를 개발했다고 26일 밝혔다.

사람의 뇌는 단순히 신호를 주고받는 연결만 조절하는 게 아니라, 개별 신경세포가 상황에 맞게 스스로 예민해지거나 둔해지는 적응 능력인 ‘내재적 가소성’을 통해 정보를 처리한다. 하지만 기존 AI 반도체는 이런 뇌의 유연함을 흉내내기 어려웠다.

내재적 가소성은 같은 소리를 여러 번 들으면 점점 덜 놀라거나, 반복된 훈련을 통해 특정 자극에 더 빨리 반응하는 일봉의 뇌 적응 능력을 뜻한다.

연구팀은 순간적으로 반응했다가 원래 상태로 돌아가는 ‘휘발성 모트 멤리스터’와 입력 신호를 장기간 기억하는 ‘비휘발성 멤리스터’를 결합해 뉴런이 신호를 얼마나 자주 내보낼지(발화 주파수)를 자유롭게 조절하는 소자를 구현했다.

이 소자는 뉴런 스파이크 신호와 멤리스터 저항 변화가 서로 영향을 주고 받으며 자동으로 반응 조절한다.

연구팀은 소자를 적용한 ‘희소 신경망’ 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존 신경망 대비 27.7% 적은 에너지로 동일한 성능을 구현했다. 일부 뉴런이 손상되더라도 내재적 가소성을 통해 네트워크가 스스로 재구성돼 성능을 회복하는 복원력을 보였다.

이 기술을 적용한 AI는 전기를 덜 쓰면서도 성능은 그대로 유지하고, 일부 회로가 고장나도 스스로 보완해 다시 정상적으로 작동할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

김경민 KAIST 교수는 “이번 연구는 뇌의 내재적 가소성을 단일 반도체 소자로 구현해 AI 하드웨어의 에너지 효율과 안정성을 높인 성과”라며 “엣지 컴퓨팅, 자율주행 등 장시간 안정성이 요구되는 차세대 AI 시스템의 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

이 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈’에 지난달 18일자 온라인에 실렸다.

김경민 KAIST 교수 연구팀. KAIST 제공.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr