박배호 건국대학교 물리학과 교수 연구팀은 인간의 뇌처럼 스스로 선택해 학습할 수 있는 인공지능 '시냅스 소자'를 최초로 개발했다고 13일 밝혔다.

시냅스 소자는 인간 뇌의 뉴런과 뉴런 또는 뉴런의 다른 세포 접합 부위인 시냅스의 생물학적 기능을 모방하는 소자를 말한다.

현재 사용되는 인공지능 하드웨어는 부피가 크고 에너지 소모가 많다. 또 실리콘 기반 소자의 기술적·물리적 문제로 집적도 한계와 테이터 직렬처리방식의 비효율적인 에너지 소비 등의 한계가 있었다.

연구팀은 '강유전체 분극 전환'과 '금속 이온 이동'을 이용해 인공지능을 인간의 뇌와 비슷한 크기로 만들 수 있고 에너지 소모가 적은 시냅스 소자를 개발했다.

강유전체는 외부 전기장 없이도 자발 분극을 가지는 물질을 말한다. 연구팀은 강유전체 내부의 전하분포가 양전하와 음전하로 배열되는 현상인 '강유전체 분극 전환'과 외부 전기장에 의해 금속 원자가 산화돼 이동하는 현상인 '금속 이온 이동'을 이용했다.

연구팀이 개발한 소자는 나노미터 두께로 기존대비 5~50% 얇다. 같은 면적에 들어가는 소자를 고밀도로 쌓을 수 있다. 기능도 인간의 뇌를 닮았다. 단순 학습·기억에 머물렀던 기존 연구와 달리 스스로 선택적으로 학습·기억을 할 수 있다.
 
연구팀은 강유전체 분극 전환과 금속 이온 이동 기반의 소자를 개별적으로 연구한 기존 연구과 달리 양자를 동시에 결합해 연구를 진행했다. 그 결과 원활히 출력 신호를 측정할 수 있는 on/off 신호 비율이 단일 소자에서 1000만배로 나타났다. 초소형·초저에너지 성능을 가지며 선택적으로 구동하는 시냅스 소자가 만들어졌다.

박배호 교수는 "인간의 뇌만한 크기 인공지능 하드웨어로 응용할 수 있는 자가 선택적 학습제어 초저에너지 고집적 시냅스 소자를 개발한 것"이라며 "앞으로 인간의 뇌신경을 모방한 시스템 개발에 기여할 것"이라고 연구 의의를 말했다.

이번 연구성과는 자연과학 및 응용과학 분야 국제적인 학술지인 '나노 레터스 (Nano Letters)'에 25일자로 게재됐다.