인간의 뇌는 매일 방대한 양의 정보를 매우 적은 에너지를 사용해 효율적으로 저장하고 처리하는 신기한 기능을 갖고 있다.
뇌는 2.5페타바이트(Pb), 약 1천조 페이지의 텍스트에 해당한 상상을 초월하는 정보를 처리하면서도 단 20와트(W)의 에너지만을 소비하는 것으로 알려져 있다.
AI와 반도체 연구자들이 뇌에 주목하고 모방을 열을 올리는 이유다. 그러나 현재의 AI시스템은 초고속 연산 및 추론을 위해 수 천개의 CPU와 이를 보완하는 GPU가 협력하기에 수 백 메가와트에 달하는 전력이 필요하다.
AI가 '전기먹는 하마'라는 오명을 뒤집어쓴 것도 바로 이 때문이다. 국내 대학 연구팀이 이같은 AI시스템의 한계를 극복하기 위헤 인간 뇌의 복집미묘한 작동 방식을 모방한 청색기술로 AI(인공지능) 반도체 소자를 개발하는 쾌거를 올렸다.
연세대학교 IT융합공학과 권장연 교수 연구팀은 인간 뇌의 신경전달 과정에서 중요한 수소이온 활성 효과를 모방한 인공지능 소자를 세계 최초로 개발했다고 14일 밝혔다.
권장연 교수 연구팀은 기존 연구가 뉴런 간 연결 구조를 단순히 모방하는 데 그친 것에서 한발 나아가, 생체 물질인 펩타이드를 사용해 실제 신경전달물질의 수송 전 준비 단계인 수소이온 활성 과정을 완벽히 모사하는 데 성공했다.
공기 중 수소를 모아 전달할 수 있는 팔라듐 전극을 새롭게 소자에 적용한게 주효했다. 연구팀은 팔라듐 전극은 전압을 가했을 때 수소이온을 분비하는데, 이 특성을 활용해 소자가 마치 인간 뇌의 신경처럼 신호를 주고받는 효과를 구현했다.
이를 통해 AI소자가 뇌의 정교한 신호 전달 방식을 모방할 수 있게 된 것이다. 특하 이 소자는 수소이온 입력을 통해 인공 시냅스 소자의 학습과 기억 능력을 조절할 수 있는 기능을 갖췄다.
이 소자를 활용하면 높은 학습 정확도를 보이는 고정밀 모드와 높은 전력효율을 가지는 저전력 모드를 자유롭게 전환할 수 있다. 이러한 기능은 뇌의 복합적인 작동 방식을 모방해 단일 소자로 다양한 성능을 구현할 수 있는 장점을 제공한다.
연구팀은 이번에 개발된 소자가 이중 전압 입력을 통해 뇌 속 신경전달물질이 이동하기 전 단계의 과정을 재현해 에너지 효율과 판단 능력을 높이는 데 중점을 뒀다고 밝혔다. 이 연구는 뉴로모픽 칩, 자율주행 자동차 등 인공지능 혁신 기술 전반에 활용될 핵심 기술로 주목받고 있다.
권장연 교수는 “이번 연구는 인간 시냅스의 구조를 모방하고자 하는 기존 뉴로모픽 연구의 틀에서 벗어나, 실제 신경전달물질이 수송되는 메커니즘을 모사해 구동 입력을 통해 전기적 특성을 조절 가능한 소자를 구현했다는 점에서 의의가 있다”며 “자연 모방적인 접근법을 통해 AI반도체 연구에 새로운 방향을 제시할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
연세대 연구팀은 지난 2020년에 타이로신의 산화-환원 활성 특성을 활용해 아미노산 조합을 구성하고 시냅틱 소자를 제작한 바 있다. 이 연구에서 습도에 따라 펩타이드 박막의 저항 값이 크게 변화하는 특성을 활용해 전압과 습도의 입력을 통해 수소이온-전자 기반의 다중 입력 구동 인공 시냅스를 세계 최초로 개발했다.
한국연구재단에서 약 3년간의 지원자금을 받아 개발한 이 기술은 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 18.5)’ 11월 5일 최신 호에 게재됐다.
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