전자의 스핀을 이용한 인공지능 반도체 기술개발
전자의 스핀을 이용한 인공지능 반도체 기술개발
  • 문병도 기자
  • 승인 2020.03.29 12:00
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송경미 KIST 박사 연구팀
페리 자성체(강자성체와 반강자성체의 중간 형태) 에서 형성되는 스커미온의 모식도와 (우) 뇌신경계의 신호 전달 모방을 위한 스커미온 기반의 시냅스 모식도
페리 자성체에서 형성되는 스커미온의 모식도와 뇌신경계의 신호 전달 모방을 위한 스커미온 기반의 시냅스 모식도 (그림제공=KIST)

[뉴스웍스=문병도 기자] 송경미 한국과학기술연구원(KIST) 차세대반도체연구소 박사, 주현수 박사, 장준연 소장 그리고 우성훈 IBM 박사 공동연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘스커미온을’ 이용하여 차세대 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 핵심 기술을 개발했다.

‘스커미온’은 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 전자소자에 적용하기에 매우 유용하다.

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 소자를 개발에 대한 관심이 높았으나, 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측됐다.

KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절함으로써 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있음에 착안했다.

그동안 개념적으로만 제안되었던 스커미온 전자소자를 전기적으로 제어하는 방법을 찾아냈으며 이를 기반한 시냅스 소자를 최초로 제작했다.

기존 시냅스 소자들에 비해 낮은 전압으로도 동작하면서도 높은 내구성을 갖는다.

연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용하여 손글씨 숫자 패턴(MNIST) 인식 학습을 진행하였을 때, 90%의 높은 인식률을 증명하였다.

기존 인공 시냅스 소자는 이와 유사한 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 반복 학습이 필요했으나, 스커미온 기반 인공 시냅스 소자는 1만5000회 학습만으로 달성 가능하여 인식에 필요한 소자의 전력소모를 10배 이상 감소하였다.

송경미 박사는 “기존에 이론으로만 제시되었던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과이며, 전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방했다”라고 말했다.

주현수 박사는 “연구에서 ‘스커미온’을 활용한 새로운 접근법은 차세대 물질이나 새로운 소자 기반의 뉴로모픽 소자를 새롭게 제시하는 것으로 이 분야 연구에 새로운 방법을 제시한 것으로 시사하는 바가 크다”라고 밝혔다.

과학기술정보통신부 지원으로 KIST 주요사업인 차세대반도체연구소 플래그십 과제와 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업, 한국연구재단 인공지능·빅데이터 전략과제로 수행된 이번 연구결과는 세계적인 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’에 지난 16일 온라인 판에 게재됐다.

송경미(왼쪽부터) 박사, 우성훈 박사, 주현수 박사, 장준연 박사 (사진제공=KIST)
송경미(왼쪽부터) 박사, 우성훈 박사, 주현수 박사, 장준연 박사 (사진제공=KIST)
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