[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 입력되는 데이터의 변화 속도에 맞춰 자신의 반응 특성을 자유롭게 조절하는 새로운 개념의 AI 반도체 소자를 개발해 시계열 데이터 예측 오류를 40배 줄이는 데 성공했다.
한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력 데이터 변화 속도에 따라 반응 특성을 바꿀 수 있는 AI 반도체 소자 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.
기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보 유지 시간이 고정돼 있어 속도가 제각각인 시계열 데이터를 동시에 효율적으로 처리하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 전하 저장층과 전자 포획층을 하나의 트랜지스터 내에 결합해 반도체가 데이터 변화 속도에 맞춰 적합한 반응 속도를 스스로 선택하도록 설계했다.
실험 결과 PDM은 입력 신호 반응 후 원상복귀 시간을 약 5배, 주파수 특성을 10배 이상 폭넓게 조절했다.
시계열 데이터 예측 실험에서는 기존 고정형 반도체 대비 예측 오류를 최대 40배 단축했다.
또 PDM 어레이 실험을 통해 기존 소프트웨어 AI 수준의 정확도를 유지하면서도 훨씬 적은 에너지로 동작함을 입증했다.
특히 이번 기술은 전원이 꺼져도 설정값이 유지되는 비휘발성을 가지며 상용 반도체 공정(CMOS)과 호환돼 대량 생산에 용이하다.
최신현 석좌교수는 “이번 연구는 데이터 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 가장 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현한 것”이라며 “자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 성능은 높이고 전력 소모는 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 설명했다.
