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스스로 학습하고 오류 수정하는 컴퓨팅 칩 나왔다... 클라우드 안 쓰는 AI 기대

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KAIST, 뇌 닮은 '뉴로모픽' 칩 만들어
AI 시스템 연결, 상용화 가능성 확인
신뢰도 높은 온 디바이스 AI 가능성
한국일보

왼쪽 사진은 한국과학기술원(KAIST·카이스트) 연구진이 개발한 멤리스터 소자가 탑재된 컴퓨팅 칩을 현미경으로 본 모습. 오른쪽 위와 아래는 이 칩을 이용해 인공지능 시스템을 구현하기 위해 제작한 하드웨어 시스템. 카이스트 제공


사람처럼 스스로 학습하고 잘못된 점을 찾아내 수정할 수 있는 컴퓨팅 칩을 국내 연구진이 개발했다. 정보의 저장과 처리가 동시에 가능한 뇌세포를 모방한 이 '뉴로모픽' 칩이 인공지능(AI)의 활용도와 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 연구진은 기대하고 있다.

17일 한국과학기술원(KAIST·카이스트)은 전기 및 전자공학부 최신현, 윤영규 교수 공동 연구진이 스스로 학습하고 오류를 수정하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 8일 국제학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’ 온라인판에 발표됐다.

일반적인 컴퓨터는 정보 저장장치(메모리)와 처리장치(프로세서)가 분리돼 있어 이들 사이를 데이터가 계속 이동하기 때문에 작업에 시간이 걸리고 에너지가 많이 든다. 방대하고 복잡한 작업을 주로 하는 AI에 적용하기엔 비효율적이다. 그래서 나온 대안이 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 뇌에서 프로세서 역할을 하는 신경세포(뉴런)와 메모리 역할을 하는 시냅스(뉴런 간 연결 부위)를 모방한 반도체 소자를 이용해 데이터 저장과 연산을 동시에 하는 것이다.

연구진은 여러 가지 원리의 뉴로모픽 소자 중 구조가 단순하고 효율적 칩 설계가 가능한 '멤리스터' 소자에 주목했다. 먼저 기존 멤리스터 소자의 구조와 한계를 개선해 작업 시간은 줄이고 에너지 효율은 높였다. 이를 칩에 탑재한 다음, AI 소프트웨어와 하드웨어를 연결해 학습과 추론을 구현하는 시스템을 만들었다.

이 시스템은 개선된 멤리스터 덕분에 작업 중 생기는 오류를 복잡한 추가 회로를 거치지 않아도 자체적으로 학습하고 수정할 수 있다고 연구진은 설명했다. 예를 들어 연속적인 영상을 처리할 때 영상 속 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 스스로 학습하며 시간이 지날수록 더 잘 분리해냈다.

향후 이 시스템을 활용해 AI 작업의 속도와 에너지 효율성을 높인다면 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 기기 자체에서 '온 디바이스' 처리가 가능해질 것으로 연구진은 내다보고 있다. 그러면 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라, 건강 데이터를 실시간으로 분석하는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있을 거란 예상이다.

연구진은 신뢰도 높은 멤리스터를 적용해 효율적인 자가 학습과 추론이 가능한 뉴로모픽 반도체 기반 AI 시스템을 설계하고 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 데 의미를 부여했다. 윤 교수는 "우선 저전력 AI에 응용해볼 수 있겠지만, 단기간엔 쉽지 않은 만큼 산업계와 힘을 합쳐야 한다"고 말했다.

이현기 인턴 기자 hyunki1029@naver.com

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