연구자들, 신경형 컴퓨팅에서 진전

한국과학기술원(KAIST)의 연구팀은 단일 유닛 셀에서 신경 세포와 시냅스를 동시에 모방하는 나노 크기의 신경형 메모리 장치를 개발했다. 이 새로운 발전은 반도체 장치를 사용하여 인간의 뇌를 모방하는 신경형 컴퓨팅을 달성하는 데 중요한 단계이다.

이 연구는 네이처 커뮤니케이션즈에 발표되었다.

신경형 컴퓨팅으로 인공지능 구현

전문가들은 인간의 뇌에서 신경 세포와 시냅스의 메커니즘을 모방하여 인공지능(AI)을 구현하기 위해 신경형 컴퓨팅을 연구하고 있다. 현재의 컴퓨터는 여러 가지 제한으로 인해 인간의 뇌에서 특정한 인지 기능을 제공할 수 없지만, 그 잠재력을 철저히 탐구하고 있다.

그러나 현재의 CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 기반 신경형 회로는 시냅스와 신경 세포를 상호 작용 없이 연결한다. 신경 세포와 시냅스의 구현은 어려운 것으로 chứng명되었다.

이러한 제한을 극복하기 위해, 재료과학 및 공학과의 이건재 교수가 이끄는 연구팀은 인간의 생물학적 작동 메커니즘을 도입하여 단일 메모리 셀에서 신경 세포와 시냅스의 상호 작용을 구현했다. 이것은 전통적인 인공 신경 세포와 시냅스 장치를 전기적으로 연결하는 접근 방식과 다르다.

인공 시냅스 장치

이전에 연구된 인공 시냅스 장치는 일반적으로 병렬 계산을 가속화하는데 사용되며, 인간의 뇌에서 작동하는 메커니즘과는 뚜렷한 차이가 있다. 신경형 메모리 장치에서 신경 세포와 시냅스의 상호 작용을 구현함으로써, 생물학적 신경 네트워크의 메커니즘을 모방할 수 있었다. 신경형 장치는 또한 복잡한 CMOS 신경 회로를 단일 장치로 대체할 수 있으며, 확장성과 비용 효율성을 향상시킨다.

인간의 뇌는 100억 개의 신경 세포와 100조 개의 시냅스로 구성된 복잡한 네트워크로, 외부 자극에 따라 그 기능과 구조가 변경될 수 있으며, 이를 통해 주변 환경에 적응할 수 있다. 연구팀이 개발한 신경형 장치는 휘발성과 비휘발성 메모리 장치를 사용하여 신경 세포와 시냅스의 특성을 모방하여 단기 및 장기 기억을 공존시킬 수 있다. 휘발성 메모리는 임계값 스위치 장치를 사용하며, 비휘발성 장치는 상변화 메모리를 사용한다. 두 개의 薄膜 장치를 즉시 전극 없이 통합함으로써, 신경 세포와 시냅스의 기능적 적응성을 구현할 수 있었다.

“신경 세포와 시냅스는 인지 기능을 확립하기 위해 상호 작용하며, 이러한 두 가지를 모두 시뮬레이션하는 것은 뇌 기반 인공지능을 위한 필수적인 요소입니다. 개발된 신경형 메모리 장치는 또한 신경 세포와 시냅스 사이의 양성 피드백 효과를 구현함으로써 잊어버린 정보를 빠르게 학습할 수 있는 재학습 효과를 모방할 수 있습니다.”라고 이 교수는 말했다.