신경세포가 만나 정보를 주고받는 접점인 시냅스만 1,000조 개이지만 전구 한 개를 밝히는 정도의 낮은 전력으로 놀라울 만큼 효율적으로 작동하는 우리 뇌의 비결을 모사한 소자가 소개됐다.

한국연구재단은 아주대학교 서형탁 교수) 연구팀이 우리 신경세포와 유사한 수준의 초저전력에서 초고속으로 신호를 전달할 수 있는 멤트랜지스터를 개발하고 이를 토대로 신경회로 기능을 구현했다고 17일 밝혔다.

일반적인 트랜지스터의 신호처리 기능에 신호를 강화하거나 약화하는 방식으로 학습기능을 더한 것이 멤트랜지스터이다.

인공지능을 이용한 컴퓨팅이나 센싱을 위해 신경세포의 정보처리 과정을 본뜬 인공 시냅스를 구현하려는 이같은 노력이 이어져 왔다.

기존 디지털 집적회로와 달리 입력신호 이력에 따라 학습이 가능 하고 신호처리와 메모리 기능이 통합된 다차원 스위칭이 되는 소자의 개발이 시도됐다.

하지만 저전력 구동, 고속 스위칭, 스위칭 신뢰성 모두를 만족시키기는 어려웠다.

연구팀은 외부자극에 의해 가역적으로 금속과 절연체 사이 급속 전이 스위칭이 가능한 바나듐 산화물을 기반으로 인공시냅스로 활용할 수 있는 박막 소재를 개발했다.

특히 정밀 조성제어를 통해 상용 실리콘 기판 위에 바나듐 산화물 상부층과 이산화바나듐 복합 산화물 하부층으로 구성된 이중층 구조를 설계했다.

수평 방향으로의 금속-절연체 급속전이 현상에 의한 스위칭뿐만 아니라 이중층 구조를 통해 수직 방향으로의 저항을 제어하는 산소 이온의 이동도 유도하여 스위칭 위치를 제어할 수 있는 것이 특징이다.

나아가 개발한 이중층 소재로 3전극 트랜지스터를 제조, 생체 시냅스의 여러 기능을 초저전력, 초고속으로 모사하는 데 성공했다.

인공 시냅스의 자극신호인 활동전위 펄스의 소모에너지는 특정 조건에서 생체 시냅스 활동전위와 유사한 수준으로 현재까지 개발된 인공시냅스중 최저 수준의 기록이라는 설명이다.

또 입력되는 활동전위의 형태에 따라 신호 강화 또는 약화의 학습기능을 보이며, 특히 약 이십사만 번 이상의 펄스 스위칭 반복에도 정확한 출력값을 보이는 신뢰성을 보여주었다.

연구팀은 상용화를 위해 상용 집적회로 수준으로 소자의 크기를 축소하는 것과 신호차이(on/off)를 극대화하는 후속연구가 필요할 것으로 보고 있다.

비휘발성 메모리 기능의 보완도 필요하다.

궁극적으로 기존 집적회로와 통합하는 연구를 진행할 계획이라고 밝혔다.

이번 연구 성과는 재료 분야 국제학술지 ‘어스밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)’에 11월 10일 표지논문으로 게재됐다.

출처 : 뉴스1코리아(https://www.news1.kr/articles/?4494814)



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http://www.worktoday.co.kr
http://biz.heraldcorp.com/view.php?ud=20211117000655
https://health.chosun.com/news/dailynews_view.jsp?mn_idx=443398
http://www.mdtoday.co.kr/news/view/1065602125698486
http://www.whosaeng.com/131762