AI로 생성된 이미지
사람의 뇌는 매일 막대한 정보를 받아들이고 저장하면서도 놀라울 만큼 적은 에너지로 이를 처리한다. 뇌가 다루는 정보량은 약 2.5페타바이트(Pb), 텍스트로 환산하면 1천조 페이지에 이를 정도로 방대하지만, 소비 전력은 20와트(W) 안팎에 그치는 것으로 알려져 있다. 인공지능과 반도체 분야 연구자들이 인간의 뇌를 차세대 기술의 모델로 삼는 배경이다.
반면 오늘날의 AI 시스템은 빠른 연산과 추론을 수행하기 위해 수천 개의 CPU와 GPU를 동시에 동원해야 하며, 이 과정에서 수백 메가와트 규모의 전력을 요구하기도 한다. AI가 막대한 전력을 소모하는 기술이라는 지적을 받는 이유도 여기에 있다.
이 같은 한계를 넘어서기 위해 국내 대학 연구진이 인간 뇌의 정교한 신호 전달 원리를 본뜬 인공지능 반도체 소자를 개발했다. 연세대학교 IT융합공학과 권장연 교수 연구팀은 뇌 신경전달 과정에서 핵심적으로 작용하는 수소이온 활성 효과를 모사한 AI 소자를 세계 최초로 구현했다고 14일 밝혔다.
이번 연구는 기존 뉴로모픽 소자 연구가 뉴런 사이의 연결 구조를 형식적으로 따라 하는 데 머물렀던 것과 차별화된다. 연구팀은 생체 물질인 펩타이드를 활용해 실제 신경전달물질이 이동하기 전 준비 단계에서 일어나는 수소이온 활성 과정을 재현하는 데 성공했다.
핵심은 공기 중의 수소를 모아 전달할 수 있는 팔라듐 전극을 소자에 적용한 점이다. 팔라듐 전극은 전압이 가해지면 수소이온을 방출하는 특성을 지니는데, 연구팀은 이를 이용해 소자가 인간 뇌의 신경망처럼 신호를 주고받는 효과를 구현했다. 이를 통해 AI 소자가 뇌의 세밀한 정보 전달 방식을 더 실제에 가깝게 따라 할 수 있게 됐다.
특히 이번 소자는 수소이온 입력을 기반으로 인공 시냅스의 학습 능력과 기억 특성을 조절할 수 있다. 이 기술을 활용하면 학습 정확도를 높인 고정밀 모드와 전력 소비를 줄인 저전력 모드를 필요에 따라 전환할 수 있다. 하나의 소자에서 서로 다른 성능 특성을 구현할 수 있다는 점에서 뇌의 복합적인 작동 방식에 한층 가까워졌다는 평가가 나온다.
연구팀은 개발한 소자가 이중 전압 입력 방식을 통해 뇌 안에서 신경전달물질이 실제로 이동하기 전 단계의 과정을 재현하도록 설계됐다고 설명했다. 이를 통해 에너지 효율을 끌어올리고 판단 기능을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 해당 기술은 향후 뉴로모픽 칩은 물론 자율주행 자동차 등 인공지능 기반 차세대 기술 전반에 적용될 핵심 요소로 주목받고 있다.
권장연 교수는 “이번 성과는 단순히 인간 시냅스의 구조를 흉내 내는 기존 뉴로모픽 연구에서 더 나아가, 실제 신경전달물질의 수송 메커니즘을 모사했다는 데 의미가 있다”며 “구동 입력을 통해 전기적 특성을 조절할 수 있는 소자를 구현한 만큼, 자연 모방 방식의 AI 반도체 연구에 새로운 가능성을 제시할 수 있을 것”이라고 말했다.
연세대 연구팀은 앞서 2020년에도 타이로신의 산화·환원 활성 특성을 이용해 아미노산 조합을 설계하고 시냅틱 소자를 제작한 바 있다. 당시에는 습도 변화에 따라 펩타이드 박막의 저항값이 크게 달라지는 특성을 활용해 전압과 습도를 동시에 입력으로 사용하는 수소이온·전자 기반 다중 입력 인공 시냅스를 세계 최초로 선보였다.
이번 기술은 한국연구재단의 약 3년간 지원을 받아 개발됐으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials, IF 18.5)’ 11월 5일자 최신 호에 게재됐다.
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