연구진, 신경형 컴퓨팅에서 진전

한국과학기술원(KAIST)의 연구진은 하나의 단위 세포에서同時적으로 신경 세포와 시냅스를 모방하는 나노 크기의 신경형 메모리 장치를 개발했다. 새로운 발전은 반도체 장치로 인간 뇌를 모방할 수 있는 신경형 컴퓨팅을 달성하는 데 중요한 단계이다.

이 연구는 Nature Communications에 발표되었다.

신경형 컴퓨팅으로 인공지능 구현

전문가들은 인간 뇌의 신경 세포와 시냅스의 메커니즘을 모방하여 인공지능(AI)을 구현하기 위해 신경형 컴퓨팅을 개발 중이다. 현재의 컴퓨터는 여러 가지 제한으로 인해 인간 뇌의某些 인지 기능을 제공할 수 없지만, 그 잠재력은 철저하게 탐구되었다.

그러나 현재의 CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 기반 신경형 회로는 상호 작용 없이 인공 신경 세포와 시냅스를 연결한다. 신경 세포와 시냅스의 구현은 어려웠다.

이러한 제한을 극복하기 위해 재료과학 및 공학과의 Keon Jae Lee 교수가 이끄는 연구진은 단일 메모리 세포에서 신경-시냅스 상호 작용을 도입하여 인간의 생물학적 작동 메커니즘을 구현했다. 이는 전통적인 인공 신경 세포와 시냅스 장치를 전기적으로 연결하는 접근 방식과 다르다.

인공 시냅스 장치

이전에 연구된 인공 시냅스 장치는 평행 계산을 가속화하는 데 사용되며, 이는 인간 뇌의 작동 메커니즘과 뚜렷한 차이를 보인다. 신경형 메모리 장치에서 신경 세포와 시냅스 사이의 상호 작용을 구현함으로써 생물학적 신경 네트워크의 메커니즘을 모방할 수 있었다. 신경형 장치는 또한 복잡한 CMOS 신경 회로를 단일 장치로 대체하여 확장성과 비용 효율성을 개선할 수 있다.

인간 뇌는 100억 개의 신경 세포와 100조 개의 시냅스로 구성되어 있으며, 외부 자극에 따라 이러한 기능과 구조가 변경될 수 있어 주변 환경에 적응할 수 있다. 연구진이 개발한 신경형 장치는揮發性 메모리 장치와 비揮發性 메모리 장치를 사용하여 신경 세포와 시냅스의 특성을 모방하여 단기 및 장기 기억을 공존시킬 수 있다.揮發性 메모리는 임계값 스위치 장치로 표현되며, 비揮發性 장치는 상변화 메모리를 사용한다. 두 개의 박막 장치를 즉시 전극 없이 통합함으로써 신경 세포와 시냅스의 기능적 적응성이 신경형 메모리에서 구현될 수 있었다.

“신경 세포와 시냅스가 상호 작용하여 기억과 학습 등의 인지 기능을 확립하므로 둘 다를 시뮬레이션하는 것이 뇌 기반 인공지능의 필수 요소입니다.”라고 Lee 교수는 말했다. “개발된 신경형 메모리 장치는 또한 신경 세포와 시냅스 사이의 양의 피드백 효과를 구현하여 잊어버린 정보를 빠르게 학습할 수 있는 재학습 효과를 모방합니다.”