뉴로모픽 컴퓨팅으로 AI 실현

전문가들은 인간 두뇌의 뉴런과 시냅스의 메커니즘을 모방하여 인공지능(AI)을 실현하는 뉴로모픽 컴퓨팅을 구현하기 위해 노력하고 있다. 현재의 컴퓨터는 몇 가지 한계로 인해 인간 두뇌의 특정 인지 기능을 제공할 수 없지만 그 잠재력이 철저히 탐구되었다.

즉, 현재 CMOS(상호 보완 산화철 반도체 Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 기반 뉴로모픽 회로는 시너지 상호 작용 없이 인공 뉴런과 시냅스를 연결한다. 뉴런과 시냅스의 구현은 어려운 것으로 입증되었다.

이러한 한계를 극복하기 위해 신소재공학부 이건재 교수팀은 단일 메모리 셀에 뉴런-시냅스 상호작용을 도입해 인간의 생물학적 작동 메커니즘을 구현했다. 이것은 인공 신경 장치와 시냅스 장치를 전기적으로 연결하는 전통적인 접근 방식과 다르다.

인공 시냅스 장치

이전에 연구된 인공 시냅스 장치는 종종 병렬 계산을 가속화하는 데 사용되며, 이는 인간 두뇌의 작동 메커니즘과 분명한 차이점을 보여준다. 뉴로모픽 메모리 장치에서 뉴런과 시냅스 간의 시너지 상호작용을 구현함으로써 생물학적 신경망의 메커니즘을 에뮬레이트할 수 있었다. 또한 뉴로모픽 장치는 복잡한 CMOS 뉴런 회로를 단일 장치로 대체할 수 있어 확장성과 비용 효율성이 향상된다.

인간의 뇌는 1,000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스로 이루어진 복잡한 네트워크로 이루어져 있으며, 이들의 기능과 구조는 외부 자극에 따라 변화하여 주변 환경에 적응할 수 있다. 연구팀이 개발한 뉴로모픽 소자는 뉴런과 시냅스의 특성을 모방한 휘발성 및 비휘발성 기억 소자를 이용해 장단기 기억이 공존할 수 있도록 한다. 휘발성 메모리는 임계 값 스위치 장치로 표시되고 상변화 메모리는 비휘발성 장치로 사용된다. 즉각적인 전극 없이 통합된 두 개의 박막 장치로 뉴런과 시냅스의 기능적 적응성은 뉴로모픽 메모리에서 구현될 수 있다.

이 교수는 “뉴런과 시냅스는 상호작용을 하여 기억, 학습 등 인지기능을 형성하기 때문에 이 둘을 시뮬레이션하는 것은 인공지능의 두뇌유도에 필수적인 요소”라고 말했다. “개발된 뉴로모픽 메모리 소자는 또한 뉴런과 시냅스 간의 포지티브 피드백 효과를 구현하여 잊혀진 정보를 빠르게 학습할 수 있는 재훈련 효과를 모방한다.”

이번 연구는 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재됐다.