카이스트 연구팀이 개발한 컴퓨팅 칩의 주사 전자 현미경 이미지 [사진=카이스트]
카이스트(KAIST) 연구팀이 스스로 학습하고 수정하는 차세대 반도체 칩을 개발했다.
이 칩의 개발로 일상생활에서 인공지능(AI) 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않아도 된다.
KAIST는 최신현, 윤영규 전기 및 전자공학부 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특징은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결하기 어려웠던 비이상적 특성 발생 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다.
예컨대 이 칩은 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하고 시간이 지날수록 이 작업의 정확도가 높아진다는 장점이 있다.
연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소 개발을 넘어 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 점이다.
이를 위해 연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템도 개발했다.
멤리스터(memristor)란 차세대 반도체 소자 중 하나다.
메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어다.
두 단자 사이 과거의 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 특징이 있다.
이 저항은 신경망의 시냅스 역할을 대체하며 뇌세포처럼 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있다.
연구팀은 "이번 연구의 의의는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에 있다"고 강조했다.
한편 이 연구는 지난 8일 국제 학술지 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 온라인 게재됐다.
정학천·한승재 카이스트 연구원은 제1 저자로 연구에 참여했다.
이 칩의 개발로 일상생활에서 인공지능(AI) 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않아도 된다.
KAIST는 최신현, 윤영규 전기 및 전자공학부 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특징은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결하기 어려웠던 비이상적 특성 발생 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다.
예컨대 이 칩은 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하고 시간이 지날수록 이 작업의 정확도가 높아진다는 장점이 있다.
연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소 개발을 넘어 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 점이다.
이를 위해 연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템도 개발했다.
멤리스터(memristor)란 차세대 반도체 소자 중 하나다.
메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어다.
두 단자 사이 과거의 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 특징이 있다.
이 저항은 신경망의 시냅스 역할을 대체하며 뇌세포처럼 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있다.
연구팀은 "이번 연구의 의의는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에 있다"고 강조했다.
한편 이 연구는 지난 8일 국제 학술지 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 온라인 게재됐다.
정학천·한승재 카이스트 연구원은 제1 저자로 연구에 참여했다.
아주경제=나선혜 기자 hisunny20@ajunews.com
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