【STV 김민디 기자】뉴로모픽 컴퓨팅에 쓰이는 시냅스 소자의 특성을 대폭 개선하는 기술이 나왔다. 중요도에 따라 연결 강도를 유연하게 조절하는 뇌 시냅스의 특성을 보다 잘 따라할 수 있게된 것이다. 

한국과학기술연구원(KIST)은 정연주 인공뇌융합연구단 선임연구원 연구팀이 뉴로모픽 반도체 소자인 ‘멤리스터’ 소자의 고질적 문제점을 해결해 고성능·고신뢰성 뉴로모픽 컴퓨팅이 가능한 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 24일 전했다. 멤리스터란 메모리와 레지스터의 합성어로 소자의 저항값이 일정하지 않고 전압에 따라 저항값이 변화해 일정 시간 동안 정보를 저장하는 소자다.

연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 소자의 성능을 저해하는 작은 시냅스 가소성을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세 조절했다. 이후, 다양한 전이 금속들을 시냅스 소자에 도핑해 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절했다. 그 결과 이온의 높은 환원 확률이 고성능 인공 시냅스 소자를 개발할 수 있는 핵심 변수 중 하나임을 발견했다.

이후 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 부품에 적용했고 이 시냅스 부품으로 만든 고성능 뉴로모픽 반도체는 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 부품의 변형이 생물학적 뇌의 시냅스보다 약 50배 증가했다. 이로 인해 더 정밀하게 실제 뇌를 모방할 수 있게 된 것이다. 

이 인공 시냅스 부품으로 인공신경망 학습패턴을 구축하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시행했다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 소자 대비 60% 이상 감소했으며, 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도 또한 69% 이상 향샹 됐다.  연구팀은 이렇게 향상된 인공 시냅스 소자를 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 시사했다. 

KIST 정연주 박사는 "이번 연구는 기존 시냅스 모방 소자의 가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선한 연구"라고 밝혔다.

이어 "개발된 인공 시냅스 소자에서는 시냅스의 다양한 연결 강도를 표현하기 위한 소자의 아날로그 동작 영역이 극대화됐기 때문에 뇌 모사 기반 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것"으로 기대감을 드러냈다.