연구 내용 요약. 이미지제공=KAIST
입력되는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 스스로 바꾸는 인공지능(AI) 반도체가 국내에서 개발됐다. 기존 AI 반도체보다 예측 오류를 최대 40배 줄여 자율주행과 로봇 등 차세대 AI 기기 성능을 높일 것으로 기대된다.
8일 과학계에 따르면 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀은 최근 입력 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 속도를 조절하는 새로운 AI 반도체 소자 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’를 개발했다.
현실 세계의 데이터는 모두 같은 속도로 변하지 않는다. 심장 박동이나 음성처럼 매우 빠르게 변하는 정보가 있는가 하면, 날씨나 공장 설비 상태처럼 천천히 변하는 정보도 있다. 하지만 기존 AI 반도체는 한 번 정해진 반응 속도로만 데이터를 처리해 서로 다른 속도로 변화하는 정보들을 동시에 처리하는 데 한계가 있었다.
이에 연구팀은 정보를 저장하는 기능과 반응 속도를 조절하는 기능을 하나의 반도체에 결합해 데이터 특성에 따라 가장 적합한 속도로 작동하도록 구현했다.
실험 결과 PDM은 반응 속도를 약 5배 범위에서 조절할 수 있었고, 시계열 데이터 예측에서는 기존 고정형 AI 반도체보다 예측 오류를 최대 40배 줄어든 것으로 나타났다. 여러 개의 PDM을 집적한 반도체는 기존 소프트웨어 기반 AI와 비슷한 정확도를 유지하면서도 더 적은 전력으로 동작했다.
김대원(왼쪽) KAIST 반도체공학대학원 박사과정(제1저자)와 최신현 석좌교수(교신저자). 사진제공=KAIST
이번 기술은 전원이 꺼져도 설정이 유지되는 비휘발성 특성과 기존 반도체 공정(CMOS 공정)과의 호환성을 갖춰 대량 생산 및 상용화 가능성이 높다는 강점을 가진다. 최신현 석좌교수는 “이번 연구는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 가장 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현한 것”이라며 “자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 성능은 높이고 전력 소모는 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다
한편 이번 연구 결과는 성과를 인정받아 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’ 7월호에 게재됐다.
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