KIST, 뇌 신경세포 같은 인공신경섬유 장치 개발
인공신경섬유가 뇌 신경세포의 뉴런과 시냅스 역할
음성인식 머신러닝 통해 88.9% 인식률 달성
인공신경섬유가 뇌 신경세포의 뉴런과 시냅스 역할
음성인식 머신러닝 통해 88.9% 인식률 달성
한국과학기술연구원(KIST)은 광전소재연구단 임정아·주현수 박사팀이 뇌 신경세포망 같은 인공신경섬유 장치 개발했다고 3일 밝혔다.
임정아 박사는 "이 인공신경섬유 장치는 실제 뇌신경망과 유사한 대규모, 저전력, 고신뢰성 인공신경망을 실현할 수 있는 원천기술"이라고 말했다. 주현수 박사는 이번 연구결과가 "인공신경섬유소자의 유연한 특성을 바탕으로 인공지능 반도체소자의 웨어러블, 로보틱스 등의 활용으로 이어질 수 있을 것"이라고 전망했다.
컴퓨터 연산을 뇌와 같은 방식으로 처리하기 위해서는 뇌의 뉴런과 시냅스 역할을 할 수 있는 장치가 필요하다. 뇌 신경세포는 끝이 여러 가닥으로 갈라져 여러 자극을 한 번에 받아들일 수 있는 섬유 구조를 가지며 전기자극에 의한 이온 이동으로 신호전달이 이뤄진다. 연구진은 지난 2019년 이같은 구조로 개발한 섬유형 트랜지스터 장치를 활용해 인공신경섬유로 발전시켰다.
연구진은 이 장치들을 연결해 간단히 신경망 네트워크 시스템을 제작했다. 인공신경섬유를 엮어 100개 시냅스로 구성된 인공신경망을 제작, 안정적인 소자 특성을 확인했다. 제작된 인공신경섬유 소자들을 이용해 음성인식 학습을 진행한 결과 88.9%의 인식률을 달성했다.
이번 연구결과는 국제 학술지인 '어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'최신 호에 게재됐다.
한편, 인공지능 기술이 발전하면서 컴퓨터가 처리해야 할 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 현재 사용하는 연산방식은 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 방대한 양을 처리하기 위해서는 많은 시간과 막대한 전력이 소모된다. 이를 극복하기 위해 많은 연구자가 뇌 작동방식과 구조를 모방해 적은 에너지로도 많은 양의 연산이 가능한 뉴로모픽 컴퓨팅 개발이 한창이다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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