변화 속도 스스로 조절하는 AI 반도체 소자 구현

KAIST 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 바꾸는 인공지능 반도체 소자 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 집적 어레이를 개발했다. 빠른 정보와 느린 정보가 섞인 시계열 데이터 예측에서 고정형 소자보다 오류를 최대 40배 줄였다.

PDM은 전기적 정보를 처리하는 전하 저장층과 전자를 저장해 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 하나의 트랜지스터에 결합한 구조다. 입력 신호를 처리한 뒤 원래 상태로 돌아오는 시간은 약 5배 범위에서 조절됐고, 반복 신호 처리와 관련된 주파수 특성은 10배 이상 폭넓게 바뀌었다. 여러 소자를 연결한 어레이는 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서 더 적은 에너지로 작동했다.

메모리와 트랜지스터의 기능을 합친 멤트랜지스터는 계산 과정에서 이전 정보를 기억할 수 있다. 그러나 기존 AI 반도체는 신호에 반응하는 속도와 상태 유지 시간이 고정돼 변화 주기가 다른 데이터를 동시에 처리하는 데 한계가 있었다. 새 소자는 복잡한 데이터 전처리 없이 다양한 속도의 입력을 처리하며, 설정한 반응 특성을 전원이 끊긴 뒤에도 보존하는 비휘발성도 갖췄다.

PDM은 널리 쓰이는 CMOS 공정과 호환돼 대량 생산과 상용화 가능성도 확보했다. 연구진은 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기에서 실시간 AI 성능을 높이는 동시에 전력 소모를 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 김대원 박사과정이 제1저자로 참여했고 조윤호·서석호·김유진·박시온·장태환·박채빈, 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 Fellow가 공동저자로 이름을 올렸다. 최신현 교수가 교신저자를 맡았으며 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 7월호에 게재됐다.