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감각·인지·판단 동시에 수행하며
20W의 매우 적은 에너지 소비
KIST가 거의 상용화했어요

언제부터인가 과학기술을 얘기하면 '차세대'라는 단어가 유행처럼 사용되기 시작했습니다. 필자는 한국과학기술연구원(KIST) 차세대반도체연구소 소속이어서 "차세대 반도체 기술이란 어떤 것이냐?"라는 질문을 자주 듣습니다. 처음 이 질문을 받았을 땐 당황했습니다. 특별히 정의를 내린 적도 없었고, 이것이라 콕 집어서 답변할 품목도 없었기 때문입니다. 하지만 관련 연구자들은 지금 우리가 일상생활에서 사용하는 반도체들의 성능보다 진일보한 후속 기술이라는 것은 모두 공감을 할 것입니다.

차세대 반도체를 꼽으라면 인간의 두뇌와 유사한 지능을 가지는 일명 '뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체'를 들 수 있습니다. 미래의 인공지능(AI)은 인간의 두뇌를 모사하면서도 이를 반도체 소자에서 최소의 전력 소모로 구현해야 합니다. 지금 우리가 사용하는 반도체 기술로는 미래의 AI를 구현하는 데 성능과 전력 소모 측면에서 한계가 있습니다.

인간의 두뇌는 감각, 인지, 판단 등 다양한 기능을 동시에 수행하면서도 전구 한 개 수준인 20W 정도의 매우 적은 에너지를 소비합니다. 뉴로모픽 반도체는 신개념·저전력 AI 반도체 기술입니다. 이를 위해 인간 두뇌의 신경망 구조에서 영감받은 정보 전달 방식이 적용됐습니다. 뉴런이 신호를 발생시키면 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 신호가 전달되는 원리입니다. 이를 '스파이킹 신경망(SNN)'이라 부릅니다. SNN은 스파이킹 신호가 발현됐을 때만 정보 처리가 이루어지기 때문에 정보의 중요도에 상관없이 모든 입력값에 대해 연산을 하는 기존 기술보다 효율적입니다. KIST에서는 국내 최초로 100만개의 스파이킹 뉴런과 10억개의 시냅스를 대규모로 집적해 상용화에 근접한 수준에 이르렀습니다.

아직 도전해야 할 과제들도 남아 있습니다. 오직 인간만이 할 수 있는 판단과 의사 결정을 AI 반도체 기술로 구현하는 것입니다. 이를 위해 아직 밝혀지지 않은 다양한 뇌 기능과 작동 원리를 규명해야 합니다. 현재의 AI는 바둑과 같은 한 가지 기능을 학습한 뒤 새로운 기능을 학습하면, 기존의 기억을 잃습니다. 동시에 두 가지 이상의 임무를 수행하는 일이 불가능한 것입니다. KIST를 포함해 반도체 과학자들은 뇌과학 연구자와 함께 기존 AI 반도체 기술의 한계를 극복하고 있습니다. 언젠가는 사람처럼 대화하면서 상대방을 보고 듣는 일을 동시에 수행하는 고차원적인 AI가 나오길 기대합니다. 기고자 : 김형준 한국과학기술연구원(KIST) 차세대반도체연구소장
장르 : 고정물
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