“에너지 소모 27.7%↓” 손상 자동복원까지…KAIST ‘초저전력 반도체’ 개발 작성일 09-28 46 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 신소재공학과 김경민 교수 연구팀</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XxPrGj0CZw"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d8a3dc16adfaeb60b60c6addd6fac5f8b2fa30e7b90a9b711d71f996ead80aab" dmcf-pid="ZMQmHAphtD" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 KAIST 연구진. 김경민(왼쪽부터 시계뱡향) 교수, 이민구, 김대희, 송한찬 박사, 고태욱, 최문구, 김은영, 강준모 연구원, 박우준(오른쪽 원 안) 독일 율리히 연구소 박사.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ned/20250928120156599pkpk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="HYTKdUj4Xr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ned/20250928120156599pkpk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 연구를 수행한 KAIST 연구진. 김경민(왼쪽부터 시계뱡향) 교수, 이민구, 김대희, 송한찬 박사, 고태욱, 최문구, 김은영, 강준모 연구원, 박우준(오른쪽 원 안) 독일 율리히 연구소 박사.[KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="9ac6ead10c22d2155aa87c6ec1918b912585de4b79748e199ec44591b204ae5b" dmcf-pid="58fkTo1mHE" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 사람의 뇌는 단순히 신호를 주고받는 연결(시냅스)만 조절하는 게 아니라, 개별 신경세포가 ‘상황에 맞게 스스로 예민해지거나 둔해지는’ 적응 능력인 ‘내재적 가소성’을 통해 정보를 처리한다. 하지만 기존 인공지능 반도체는 이런 뇌의 유연함을 흉내 내기 어려웠다. 국내 연구진이 이번에 이 능력까지 구현한 차세대 초저전력 반도체 기술 개발에 성공했다.</p> <p contents-hash="844740bf582ed09885be4ca71bbfa5e400dfdfbe72c65f7eca4719ffdb0f6ed8" dmcf-pid="164Eygtstk" dmcf-ptype="general">KAIST는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 뉴런이 과거 활동을 기억해 스스로 반응 특성을 조절하는 ‘내재적 가소성(intrinsic plasticity)’을 모방한 ‘주파수 스위칭(Frequency Switching) 뉴리스터(Neuristor)’를 개발했다고 28일 밝혔다.</p> <p contents-hash="8cc3c9833d7b3964d3437a824c42d726fc465c351e00e1246cfcbad4d8ce347b" dmcf-pid="tP8DWaFOGc" dmcf-ptype="general">‘내재적 가소성’은 같은 소리를 여러 번 들으면 점점 덜 놀라거나, 반복된 훈련을 통해 특정 자극에 더 빨리 반응하게 되는 것과 같은 뇌의 적응 능력을 뜻한다. ‘주파수 스위칭 뉴리스터’는 마치 사람이 자극에 점점 익숙해져 덜 놀라거나, 반대로 반복된 훈련으로 점점 더 민감해지는 것처럼, 신호의 빈도를 스스로 조절하는 인공 뉴런 소자다.</p> <p contents-hash="4d3392fb3070f11106cbc94e0ddf81d600a88ecabf3df34deab9f5541305e606" dmcf-pid="FQ6wYN3IHA" dmcf-ptype="general">연구팀은 순간적으로 반응했다가 원래 상태로 돌아가는 ‘휘발성 모트 멤리스터’와, 입력 신호의 흔적을 오랫동안 기억하는 ‘비휘발성 멤리스터’를 결합해, 뉴런이 신호를 얼마나 자주 내보낼지(발화 주파수)를 자유롭게 조절할 수 있는 소자를 구현했다.</p> <p contents-hash="b778aed63de55555c2eee8ec8aaf96dc0457e128dd731084f60fef41a4c6dd79" dmcf-pid="3xPrGj0C1j" dmcf-ptype="general">이 소자는 뉴런 스파이크 신호와 멤리스터 저항 변화가 서로 영향을 주고받으며 자동으로 반응을 조절한다. 쉽게 말해, 반복해서 들은 소리에 덜 놀라거나, 특정 자극에 점점 더 예민해지는 뇌의 반응을 반도체 소자 하나로 흉내 낸 것이다.</p> <p contents-hash="952c37a418e80081725f1c8de37e7b2534b0f6b90d5651a5c25fe1bb43641d1b" dmcf-pid="0MQmHAphHN" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 기술의 효과를 검증하기 위해 ‘희소 신경망(Sparse Neural Network)’ 시뮬레이션을 수행했다. 그 결과, 뉴런 자체의 기억 기능을 통해 기존 신경망보다 27.7% 낮은 에너지 소모로 동일한 성능을 구현했다.</p> <p contents-hash="18cd9e5c621ee3c727bb17a4b15fc3dd73cb32a5e8c53510f6008f2420a54da8" dmcf-pid="pRxsXcUlGa" dmcf-ptype="general">또 일부 뉴런이 손상되더라도 내재적 가소성을 통해 네트워크가 스스로 재구성되어 성능을 회복하는 뛰어난 복원력도 입증했다. 쉽게 말하면, 이 기술을 적용한 인공지능은 전기를 덜 쓰면서도 성능은 그대로 유지하고, 일부 회로가 고장 나도 스스로 보완해 다시 정상적으로 작동하는 셈이다.</p> <p contents-hash="0f3293b02a40ed85e8ec776f31e2a421a887c6304b50e49ff65823fd9d5959ee" dmcf-pid="UeMOZkuSXg" dmcf-ptype="general">김경민 교수는 “이번 연구는 뇌의 핵심 기능인 내재적 가소성을 단일 반도체 소자로 구현해 인공지능 하드웨어의 에너지 효율과 안정성을 한 차원 높인 성과”라며 “스스로 상태를 기억하고 손상에도 적응·복구할 수 있는 이번 기술은 엣지 컴퓨팅, 자율주행 등 장시간 안정성이 요구되는 시스템의 핵심 소자로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="044682fd4b5463468c244375bfcd27eb40cdae7354482dcab9aa61b09998494d" dmcf-pid="udRI5E7vGo" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 재료 분야 국제학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈’에 게재됐다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 인류 위협하는 이상기후, AI로 예보 불확실성 푼다 09-28 다음 中 '3개월 완공' 표준화···글로벌 AIDC 속도전 불붙다 09-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
