발열 없이, 빛으로 연산하는 뉴로모픽 AI 소자 개발

[아이뉴스24 최상국 기자] 발열이 없는 초고속-저전력 반도체를 개발할 수 있는 새로운 길이 열렸다.

4일 서울대 박남규 교수, 유선규 박사, 박현희 박사 연구팀은 고속 연산 인공지능 구현을 위해 두뇌의 기본 단위인 뉴런의 동작을 빛의 흐름으로 모사한 뉴로모픽 광(光)뉴런 소자설계에 성공했다고 발표했다.

기존 반도체의 한계를 뛰어넘는 초고속-저전력 뉴로모픽 반도체 소자 개발의 전기가 되는 연구성과로, 소프트웨어 인공지능을 넘어 하드웨어로 인공지능을 구현하고 전자가 아닌 빛으로 연산하는 차세대 반도체 설계 개념을 제시했다.

우리 뇌의 뉴런 세포는 전자회로의 트랜지스터와 같은 역할을 하는 신경계의 단위 프로세서라고 할 수 있다. 인간의 두뇌는 860억개의 뉴런이 각 뉴런당 7천개의 뉴런이 시냅스를 통해 서로 연결돼 있는 복잡한 네트워크다.

뇌의 학습 및 기억 능력은 뉴런 각각의 신호 처리 기능이 복잡한 신경망 네트워크를 연계해 구현된다. 최근 주목받는 딥러닝 기반 인공지능 기술은 두뇌의 뉴런 네트워크를 소프트웨어적으로 모사한 것이다. 뉴런의 동작과 네트워크 자체를 하드웨어적으로 모사한 인공지능 전용 뉴로모픽칩을 개발한다면 더욱 안정적이고 효율적인 인공지능을 구현할 수 있을 것이다.

또한 반도체 전자회로의 나노 공정은 수 나노미터로까지 미세화됨에 따라 필연적으로 발열과 속도의 한계에 부딪혀 있다. 뇌를 본 딴 뉴로모픽칩이라 해도 동작을 전자적으로 구현한다면 발열로 인한 한계는 어쩔 수 없다. 반면 전자가 아닌 빛으로 연산하는 소자는 발열이 없는 저전력 및 초고속 동작이 가능하다.

2017년 네이처 포토닉스에 발표된 논문에 따르면 광신호기반 뉴로모픽 시스템은 전자기반 뉴로모픽 시스템 대비 속도 및 전력효율 측면에서 100배에서 최대 100만배 수준까지 성능향상이 이론적으로 가능한 것으로 알려졌다.

생물체의 뉴런은 세포막에 형성된 채널을 통과하는 나트륨 이온과 칼륨 이온의 농도 변화에 따라 여러가지 다른 신호처리를 한다. 신호의 반복 발사, 신호의 동기화, 신호의 차단 등이 대표적인 기능이다.

연구진은 빛의 세기에 따라 입력값과 출력값이 달라지는 비선형성을 갖는 메타물질을 개발하고, 이를 두뇌 내 뉴런과 같은 나트륨 채널과 칼륨 채널에 대응시킴으로써 뉴로모픽 광소자에서의 신경 신호 처리를 광속으로 구현하는데 성공했다.

특히 전기 신호가 외부 잡음에도 흔들림 없이 안정적 세기를 유지하는 등 뉴로모픽 및 두뇌 모사 메모리 소자에서 필요로 하는 다양한 기능들을 빛의 흐름으로 구현할 수 있음도 이론적으로 확인했다.

박남규 교수는 “생물학적 구조의 동작 원리를 물리적 대칭성을 통해 해석하고 이를 이용해 세계 최초로 빛의 속도로 동작이 가능한 초고속 뉴런 모사 광소자의 설계 개념을 정립한 것"이라고 연구 의의를 설명했다.

또한 "기존 광학 뉴로모픽 소자들은 단순화된 뉴런의 동작과 비슷한 현상을 찾는 방식이었다면 이번 연구에서는 뉴런의 이온 채널에 직접적으로 대응되는 광학 매질 구성을 찾고 뉴런의 구조적 특성을 직접적으로 모사했다. 이를 통해 이전보다 다양한 뉴런의 기능들을 모사할 수 있었다."고 밝혔다.

이번 연구 결과는 어드밴스드 사이언스(Advanced Science) 온라인판에 6월 3일 게재됐다. (논문명: Neuromorphic Functions of Light in Parity-Time-Symmetric Systems)

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