한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 최신현·윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류도 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 칩을 개발했다고 최근 밝혔다.

 뉴로모픽 반도체는 뉴런(신경세포)과 이를 연결하는 시냅스로 이뤄진 사람의 뇌 구조를 모방해 사람의 사고 과정과 비슷한 방식으로 정보를 처리하도록 고안한 반도체다.

 뉴로모픽 반도체의 인공 신경망을 가장 효과적으로 구현할 수 있는 기술로 멤리스터 소자가 주목받고 있다.

 메모리(memory)와 레지스터(resistor)의 합성어인 멤리스터는 전류 흐름에 따라 저항 세기가 변하는 차세대 저항 변화 소자로, 0 또는 1의 디지털 정보뿐만 아니라 다양한 아날로그 저항값을 저장할 수 있다.

 기존 멤리스터 소자를 이용한 뉴로모픽칩은 컴퓨터에서 우선 학습시킨 뒤 뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터(매개변수)를 멤리스터 소자에 복사해 연산하도록 하는 방식으로 이뤄지는데, 이 때문에 학습 조건이 달라져 오류가 발생하는 문제가 있었다.

 연구팀은 학습 자체를 멤리스터 소자 안에서 일원화하는 방법으로 스스로 학습하고 에러도 바로잡을 수 있는 뉴로모픽 반도체를 개발했다.

 인간 뇌세포처럼 데이터 저장과 연산이 동시에 가능하다.

 연구팀은 개발한 칩을 실제 영상에서 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리해 내는 작업에 적용해 자가학습 능력을 입증했다.

 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고도 로컬 단위에서 인공지능(AI) 작업을 처리할 수 있으며 스마트 보안 카메라, 건강 데이터 측정 의료기기 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 일렉트로닉스' (Nature Electronics) 지난 8일 자에 실렸다.