사람 뇌 닮은 AI 반도체, 전력 줄이고 성능 높였다

작성일 07-14

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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5b6cf2cba88f22da16a3df8253b8213cf1b259836871714ee44de24a957295f9" dmcf-pid="VQKepmnbdk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="POSTECH 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/14/fnnewsi/20250714111706626fkdc.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="92T0sQ7viD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/14/fnnewsi/20250714111706626fkdc.jpg" width="658"></p>
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            POSTECH 제공
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          <p contents-hash="261953baa25d0b0ec5c6be92ff2eab74a4062a077ef76d5b2926d573837fb026" dmcf-pid="fRVi7Ig2dc" dmcf-ptype="general">[파이낸셜뉴스] 사람의 뇌처럼 적은 에너지로 학습하고 스스로 반응하는 인공지능(AI) 반도체가 국내 연구진에 의해 개발됐다. 이 소자는 기존 AI 칩보다 전력 소비를 크게 줄이면서 더 정교하게 정보를 처리할 수 있어 차세대 AI 기술의 중요한 전환점이 될 전망이다. </p>
          <p contents-hash="3cab9afe2a7c9587bab7d068ddff018c3c2d50728143ff09c69e65d3d151bbaf" dmcf-pid="4efnzCaVRA" dmcf-ptype="general">14일 POSTECH(포항공과대학교)에 따르면 POSTECH 연구팀은 세계 최초로 ‘3단자 ECRAM 소자’를 제작했다. 원자가 규칙적으로 배열된 육방정계 텅스텐 산화물(h-WO₃) 단결정 나노와이어(nanowire)를 활용해 머리카락보다 수백 배 가늘면서 전류가 안정적이고 일관되게 흐르는 이 소재를 기반으로 했다. 전류를 조절하고 흐르게 하는 전극을 세 개 만들어 실제 뇌의 신경세포처럼 신호를 다방향으로 주고받으며 학습하는 방식을 구현한 것이다. </p>
          <p contents-hash="7911032b03cfdb944bb963d14b6108ce4f5f1aee9c4d23459bca6aebfd3dd3fb" dmcf-pid="8d4LqhNfRj" dmcf-ptype="general">특히, 이 소자는 반복적인 전기 자극(펄스)을 받으면 전도도가 스스로 증가하는데 이는 뉴런이 일정한 자극 이상에서 정보를 발화하는 ‘통합·발화(integrate-and-fire)’ 메커니즘과 매우 유사하다. 기존에는 신호를 통합·발화하는 ‘뉴런’의 기능과 신호 강도를 조절하며 학습하는 ‘시냅스’의 기능을 별도의 회로로 구현해야 했는데, 이들을 단일 ECRAM 소자에서 동시에 구현하는 데 성공한 것이다. </p>
          <p contents-hash="1a1c0ce49f51cb0f7651d9aa11ff41295e9a3a9a394cf54d482ab3c001a3e703" dmcf-pid="6J8oBlj4LN" dmcf-ptype="general">현재 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 막대한 전력 소비가 큰 문제다. 이에 착안해 최근에는 실제 뇌의 구조를 모방한 ‘뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)’ 기술 연구가 활발히 이루어지고 있지만 기존 ‘ECRAM1)’ 소자는 재료가 무질서하게 배열된 비정질 구조를 주로 사용해 실제 뇌신경처럼 정밀하게 동작하는 데 한계가 있었다. </p>
          <p contents-hash="b4eb2c82cfef5928318331a4bdddd5fa1d929bb1a13e99dc933e74e0c0245cec" dmcf-pid="Pi6gbSA8La" dmcf-ptype="general">POSTECH 김세영 교수는 “이번 연구는 뉴로모픽 하드웨어 집적도와 에너지 효율을 획기적으로 높여 AI 반도체의 회로 복잡도를 줄이고 뇌처럼 효율적인 컴퓨팅 시스템 구현의 전환점이 될 것”이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="30d26afaabd77a8f951c93c772f8f47fc7af1f17fedd2f7538c65cdd1193f39d" dmcf-pid="QnPaKvc6ig" dmcf-ptype="general">POSTECH 신소재공학과·반도체공학과 김세영 교수, 신소재공학과 석사과정 이준용 씨 연구팀이 수행한 이 연구는 전자재료 분야 국제 학술지인 ‘스몰(Small)’에 게재됐다. 또 산업통상자원부 주관 민관공동투자반도체고급인력양성사업의 고집적 스토리지 클래스 메모리 및 딥러닝 가속기 구현을 위한 CMOS 공정 호환 고성능 ECRAM 개발 및 티키타카 알고리즘과 고성능 시냅스 소자의 co-optimization을 통한 뉴로모픽·인메모리 연산 칩 구현기술 개발과제의 지원을 받아 수행됐다.</p>
          <p contents-hash="8e417ed54d09654ab7f980268f4e7e3a4a0ad717dbd4190e139771da9a718a01" dmcf-pid="xLQN9TkPio" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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