GIST-서울대-USC 연구팀, AI 반도체 핵심 난제 풀었다

[전남광주=뉴시스]이창우 기자 = 광주과학기술원(GIST)과 서울대학교, 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 공동연구팀이 차세대 인공지능(AI) 반도체의 핵심 난제로 꼽혀온 정보 저장의 비선형성과 누설 전류 문제를 하나의 소자에서 동시에 해결하는 기술을 개발했다.

30일 GIST에 따르면 대학 신소재공학과 이상한 교수 연구팀과 서울대 재료공학과 장호원 교수 연구팀, 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 조슈아 양(Joshua Yang) 교수 연구팀이 메모리 기능과 자기 정류(Self-rectifying) 기능을 하나의 소자에 구현한 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 밝혔다.

이번에 개발한 소자는 별도의 선택 소자(selector) 없이도 안정적으로 작동해 회로 구조를 단순화하면서 고집적·초저전력 AI 반도체 구현 가능성을 높였다는 평가를 받는다.

연구팀은 강유전체 소재인 비스무트 철 산화물(BiFeO₃)에 바륨(Ba)을 첨가해 산소 공공의 이동을 정밀하게 제어함으로써 반복적인 전기 자극에도 정보가 일정하게 저장되는 선형적 정보 저장 특성을 구현했다.

또 메모리 소자 자체에 자기 정류 기능을 적용해 누설 전류를 효과적으로 차단함으로써 회로 구조를 단순화하면서도 안정적인 동작을 구현했다.

공동 연구팀은 성능 검증에서도 우수한 결과를 얻었다.

개발한 소자는 1000만 회 이상의 반복 쓰기·지우기 시험에서도 안정적인 특성을 유지했으며 가로 11개, 세로 11개의 메로미 셀로 구성한 크로스바 어레이(121개 메모리 셀)에서도 별도의 선택 소자 없이 텍스트와 이미지 정보를 안정적으로 저장·제어했다.

특히 전류를 한 방향으로만 흘려보내는 제어 능력 '정류비'를 100만 배 이상 높여 미세하게 전기가 새어 나가는 누설 전류를 효과적으로 차단했다.

이상한 GIST 교수는 "이번 연구는 기존 뉴로모픽 반도체의 난제였던 정보 저장의 비선형성과 누설 전류 문제를 하나의 소자로 동시에 해결한 성과"라며 "향후 고효율 뉴로모픽 컴퓨팅 구현은 물론, 고성능·초저전력 뉴로모픽 반도체의 상용화를 앞당기는 기반 기술이 될 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행했다.

연구 성과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인에 지난 3월17일 게재됐으며 교정 절차를 마친 최종본이 이달 공개됐다.

기술이전 관련 협의는 GIST 기술사업화센터로 문의하면 된다.

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