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▲ 건국대학교 물리학과 박배호 교수 연구팀이 인간의 뇌처럼 스스로 선택하여 학습할 수 있는 인공지능 시냅스 소자를 최초로 개발했다. 사진은 박배호 교수(건국대학교 제공)

국대학교 물리학과 박배호 교수 연구팀이 인간의 뇌처럼 스스로 선택하여 학습할 수 있는 인공지능(AI) 시냅스 소자를 최초로 개발했다. 

스냅스 소자(Ag/PZT/LSMO)는 인간 뇌의 뉴런과 뉴런 또는 뉴런과 다른 세포의 접합 부위인 시냅스의 생물학적 기능을 모방하는 소자를 말한다. 

현재 사용되는 인공지능 하드웨어는 실리콘 반도체 기반의 기존 컴퓨터를 사용해 부피가 크고 에너지 소모가 많은 단점이 있다. 인간 뇌에서는 1천조개의 시냅스가 기억·학습·판단 기능을 수행하면서도 전력소모는 10W에 불과할 정도로 에너지 효율과 집적도가 높아 이를 인공지능 시스템에 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 

건국대 박배호 교수팀은 외부 전기장 없이도 전기 분극(分極)을 보이는 강유전체 분극 전환과 외부 전기장에 의해 금속 원자가 산화돼 이동하는 ‘금속이온 이동’을 이용, 인간 뇌와 비슷한 크기의 인공지능을 만들 수 있고 에너지 소모도 매우 적은 시냅스 소자를 개발했다. 

이 소자의 두께는 기존에 비해 1/2~1/20의 크기로 매우 얇다. 에너지 소비량도 매우 적다. 또한 고집적 소자이다. 

나노미터 두께의 작은 크기 소자이어서 동일한 면적에 들어가는 소자를 고밀도로 쌓을 수 있다. 기능도 인간의 뇌를 닮았다. 단순 학습·기억에 머물렀던 기존의 연구와 달리 스스로 선택적으로 학습·기억을 할 수 있다. 

이 성과는 강유전체 분극과 금속 이온 이동 기반의 소자를 개별적으로 연구한 기존 연구과 달리 양자를 동시에 결합하여 연구를 진행했다. 

그 결과, 원활히 출력신호를 측정할 수 있는 on/off 신호 비율이 단일 소자에서 천만배로 나타났으며 초소형, 초저에너지의 성능을 가지며 선택적으로 구동하는 시냅스 소자가 만들어졌다. 

on/off 신호 비율 이란 noise 방지와 원활한 output을 위한 소자의 on상태(디지털 신호 ‘1’을 저장하고 있는 상태)와 off상태(디지털 신호 ‘0’을 저장하고 있는 상태)의 전류 신호 차이를 말한다. 

박배호 교수는 “이 연구는 인간의 뇌만한 크기의 인공지능 하드웨어로 응용할 수 있는 자가 선택적 학습제어가 가능한 초저에너지 고집적 시냅스 소자를 개발한 것이다”며 “앞으로 인간의 뇌신경을 모방한 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다”고 말했다. 

이번 연구성과는 미래창조과학부·한국연구재단 리더연구자지원사업의 지원으로 수행되었으며 자연과학 및 응용과학 분야 국제적인 학술지인 나노 레터스 (Nano Letters) 2월 25일자(교신저자 박배호 교수, 제1저자 윤찬수 박사과정생)에 게재됐다.