경기도 지원 성균관대 연구팀, AI 반도체 신기술 개발

광유전학 모방 인공지능 반도체 소자구조, 동작개념. 자료제공=경기도

경기도 지역협력연구센터(GRRC) 사업에 참여 중인 성균관대학교 신소재공학부 교수팀이 빛을 활용해 정보 처리 능력과 전력 효율이 높아진 AI(인공지능) 반도체 기술 개발에 성공했다.

2일 경기도에 따르면 이 기술은 전기 신호만을 이용해 정보를 처리하는 AI 반도체에 빛을 추가 활용했다. 차세대 지능형·AI 반도체, 이미지 센서 분야에 폭넓게 활용될 것으로 보인다.

기존 AI 반도체는 주로 전기 신호만을 이용해 학습하고 기억하는 방식이다. 이 때문에 데이터를 입력하고 처리하는 과정에서 에너지 소모가 크고 발열도 심해 정보 저장·연산 속도 저하의 주 원인이 됐다. 이에 김형섭·김영훈 교수팀은 빛으로 신경 신호를 조절하는 광유전학에서 아이디어를 얻어 이를 반도체 소자에 적용해 이 문제를 해결했다.

광유전학은 특정 신경세포가 빛에 반응하도록 조작해 신경 신호를 조절하는 기술이다. 이 개념을 반도체 소자에 적용해 빛과 전기 신호를 동시에 활용하는 새로운 형태로 구현했다. 빛을 추가적으로 활용해 보다 더 정교한 학습이 가능하도록 설계했다. 인공 신경망을 활용한 이미지 인식률 또한 크게 향상됐다

또한, 개발된 AI 반도체 소자 제작 과정에서 중요한 부분을 차지하는 열처리 공정을 최적화해 소자의 성능을 극대화했다. 이를 통해 소자 내구성을 높이고, 장기간 안정적으로 작동할 수 있도록 개선했다.

이번 기술은 빠른 속도와 높은 정확도를 제공할 수 있어 광유전학을 모방하는 차세대 AI 반도체, 스마트 이미지 센서, 자율주행 차량, 차세대 로봇 등 다양한 산업 분야에서도 널리 활용될 것으로 기대된다. 이번 연구 결과는 물리·화학 분야의 국제 저명 학술지인 '나노에너지(Nano Energy)' 최신호에도 게재될 예정이다.

연구팀의 김영훈 교수는 "빛과 전기 신호를 융합한 AI 반도체를 통해 기존 뉴로모픽 소자의 한계를 극복했다"고 말했다. 김형섭 교수는 "이번 연구 성과는 차세대 광전자 기반 AI 하드웨어에서 광범위하게 응용될 것으로 기대된다"고 밝혔다.

이번 연구 결과는 물리·화학 분야의 국제 저명 학술지인 '나노에너지(Nano Energy)' 최신호에 게재될 예정이다.