“AI 학습 에러율 60%↓” 인간 뇌 닮은 ‘뉴로모픽 컴퓨팅’ 청신호

[헤럴드경제=구본혁 기자] 기존 컴퓨팅 방식의 과도한 전력소모 등의 한계를 극복하기 위한 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 개발에 청신호가 켜졌다.

한국과학기술연구원(KIST)은 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 멤리스터 소자의 고질적 문제점인 아날로그 시냅스 특성 구현, 가소성 확보 그리고 정보 보존성의 한계를 동시에 해결해 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 24일 밝혔다.

연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절했다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑해 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절했다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견했다.

이를 바탕으로 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 소자에 도입, 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 소자의 가소성이 생물학적 뇌의 시냅스(고저항과 저저항의 차이 약 5배) 대비 약 50배 향상된 고성능 뉴로모픽 반도체를 개발했다.

또한 도핑된 티타늄 전이 금속의 높은 합금 형성 반응으로 인해 기존 인공 시냅스 소자 대비 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가해 시냅스 장기 강화·장기 약화와 같은 뇌 기능을 더욱 정밀 모사할 수 있게됐다.

연구진은 개발한 인공 시냅스 소자를 활용해 인공신경망 학습패턴을 구현하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도했다. 그 결과 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소했으며, 손글씨 이미지 패턴 인식 정확도 또한 69% 이상 증가했다. 연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인했다.

정연주 박사는 “이번 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 것”이라며 “개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화되었기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것”이라고 말했다.

또한 “후속 연구에서는 개발된 인공 시냅스 소자 기반 뉴로모픽 반도체 칩을 제작해 고성능 인공지능 시스템을 구현하여 국내 시스템·인공지능 반도체 분야의 경쟁력을 더욱 높일 것”이라고 덧붙였다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 최신호에 게재됐다.