KIST, 스커미온 이용한 뉴로모픽 컴퓨터 핵심 기술개발
AI 반복학습에 필요한 전력 10배 절약 가능해인공지능. 게티이미지 제공[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 인간의 두뇌 신경시스템 같은 컴퓨터를 만드는데 필요한 인공지능(AI) 반도체 부품의 핵심 기술을 개발했다. 이 부품을 이용하면 기존의 AI 컴퓨터 시스템을 가동했을 때보다 10배 이상의 전력을 절약할 수 있다.

한국과학기술연구원(KIST)은 차세대반도체연구소 송경미 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 IBM 박사 공동연구팀이 스커미온을 이용해 세계 최초로 뉴로모픽 컴퓨터 핵심 부품을 개발했다고 29일 밝혔다. 연구진은 향후 이 부품을 더 작고 여러개를 연결한다면 기존에 사용하는 PC의 중앙처리장치(CPU)와 메모리를 결합한 AI CPU를 만들 수 있을 것으로 전망하고 있다.

KIST 송경미 박사는 "지금껏 이론으로만 제시됐던 스커미온 기반의 인공 시냅스 부품을 세계 최초로 만든 연구 결과"라고 설명했다.

이 원리는 스커미온을 전기적으로 제어해 이용한 것으로 뇌 신경세포인 뉴런에서 흥분과 자극을 전달하는 시냅스 속 전자스핀의 움직임을 모방한 것이다.

연구진이 이 인공 시냅스 재료를 이용해 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행한 결과 1만5000회 학습만으로도 90%의 높은 인식률을 얻었다. 기존 인공 시냅스 재료는 90% 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만번의 반복 학습이 필요했다. 연구진이 개발한 기술은 필요 전력이 10%에도 못미친다는 뜻이다.

송경미 박사는 "전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어해 신경전달물질의 양으로 시냅스를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방했다"고 말했다.

KIST 연구진이 개발한 나노 자성구조체인 스커미온을 이용한 초저전력 인공지능 반도체 부품. KIST 제공이번 연구결과는 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스' 온라인 판에 16일 게재됐다.

한편 스커미온은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자부품에 적용하기에 매우 유용하다.

더욱이 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 가져, 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 부품 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측했다.

monarch@fnnews.com 김만기 기자

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