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KAIST, "AI를 사람 뇌처럼 쓸 수 있다" 카이럴 양자점 개발

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KAIST, "AI를 사람 뇌처럼 쓸 수 있다" 카이럴 양자점 개발

신소재공학과 염지현 교수팀, 친환경 고안정성 양자점 개발 성공
원자 수준 결함 제어, 방향성, 자성, 광학적 성질을 동시에 보여
기존 컴퓨팅 기술 대비 최대 약 30% 적은 전력으로 구동
미래형 인공지능 광컴퓨팅 기반 마련 기대


KAIST는 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발하고, 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)까지 성공적으로 구현했다고 25일 밝혔다.이미지 확대보기
KAIST는 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발하고, 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)까지 성공적으로 구현했다고 25일 밝혔다.

KAIST 연구진이 기존 카이랄 방향성, 광학적 또는 자기적 특성을 복합적으로 구현하기 어려운 양자점의 한계를 극복하고, 광학적 카이랄성과 자성의 융합 특성을 동시에 갖춘 ‘카이랄 자성 양자점’을 개발했다, 이를 통해 정보를 사람의 뇌처럼 보고 저장하며 초기화하는 기능을 단일 소자에 집약하고 고성능 인공지능(AI) 하드웨어의 새 길을 열었다.

KAIST는 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발하고, 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)까지 성공적으로 구현했다고 25일 밝혔다.

신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 개발한 카이랄 양자점을 활용한 광 시냅스 트랜지스터는 편광 구분, 멀티 파장 인식, 전기 소거 등 다양한 기능을 단일 소자에 집약한 고속·고지능·저전력 AI 시스템 구현의 핵심 기술로 향후 광 암호화, 보안 통신, 양자 정보처리에도 활용될 수 있다.

이번에 개발된 카이랄 자성 양자점은 은황화물(Ag2S) 기반의 무기 나노입자에 카이랄 유기물인 L-또는 D-시스테인을 도입해 합성한 것으로 빛의 편광 방향(원형 편광)에 따라 서로 다르게 반응하는 특성을 보인다. 특히 405, 488, 532nm 등 가시광 전 영역에서 각각의 편광(LCP, RCP)에 따라 상이한 반응을 보여, 다채널 인식이 가능한 신경 시냅스 소자 플랫폼으로 활용할 수 있다. 또한 물을 기반으로 하여 친환경적으로 합성하고 그 안정성이 높다는 것에 상업적으로 큰 차별점이 있다.

연구팀은 실리콘 위에 카이랄 자성 양자점을 활용한 은황화물층과 유기 반도체 펜타신을 적층한 시냅스 트랜지스터 구조를 제작했다. 해당 소자는 빛을 가하면 장기기억 특성(LTP)을 보이고 전기 펄스를 인가하면 초기화되는 전기 소거 기능도 구현해 뇌처럼 학습하고 적응할 수 있는 기능을 빛을 이용해서 인공적으로 만드는 데 성공했다.

아울러 반복하여 아주 짧은 시간 동안 광 펄스(레이저 빛)를 비추게 되면 점진적으로 전류가 누적되며 단계적으로 증가하는 멀티 레벨 상태를 형성했고, 이는 뇌처럼 인공지능이 학습하게 하는 시냅스 가중치 조절이 되고 다중 학습도 가능함을 의미한다.

왼쪽부터 KAIST의 염지현 신소재공학과 교수, 권준영 신소재공학과 박사. 사진=KAIST이미지 확대보기
왼쪽부터 KAIST의 염지현 신소재공학과 교수, 권준영 신소재공학과 박사. 사진=KAIST

연구팀은 2×3 소자 어레이를 제작해 서로 다른 편광과 파장의 빛을 각각 비추었을 때, 각 소자의 응답 전류가 뚜렷이 구분되는 것을 확인했다. 6개의 채널을 통해 총 9개의 정보를 병렬로 감지하고 처리할 수 있어, 기존 대비 최소 9배 이상의 정보량 처리가 가능함을 밝혔다.

이 소자는 빛(광)을 일정하게 받아도 복잡한 판단을 해주는 스마트 센서처럼 반응했다. 예를 들면, 이는 잡음(노이즈)을 걸러내고 신호를 증폭할 수 있는 기능을 소자 자체에 내장하고 있는 것처럼 자동 여과하는 역할을 한다. 실제로 손글씨(MNIST) 데이터에 잡음과 같은 가우시안 노이즈를 추가하고 소자에 통과시킬 경우, 고주파 잡음이 줄고 핵심 정보만 살아남는 효과가 확인되었다. 이를 통해 기존 컴퓨팅 기술 대비 최대 30% 적은 전력으로 구동할 수 있었다고 밝혔다.

이번 연구는 광학적 카이랄성과 자기적 스핀 특성을 하나의 나노 소재에 융합함으로써, 이전에 구현되지 않았던 편광 구분 기능과 장기기억 성능을 동시에 확보할 수 있다. 단일 소자에 감지(보기), 처리(판단), 기억(저장), 초기화(지우기) 기능이 통합되어 있어 향후 고성능 인공지능 하드웨어를 더 작고 효율적으로 만들 가능성도 크다고 평가된다.

염지현 교수는 "기존 양자점의 한계를 극복하기 위해 광학적 카이랄성과 자기적 스핀 특성을 융합한 새로운 개념의 양자점을 설계했다"면서 "단일 소자가 다중 편광과 다중 파장을 처리할 수 있고, 전기 신호로 초기화할 수 있는 기능까지 통합한 만큼 저전력·고정밀 AI 시스템 구현을 위한 혁신적 플랫폼이 될 수 있다"고 강조했다.

이번 연구는 국립부경대학교 나노융합공학전공 권준영 교수(전 KAIST 박사후연구원)와 KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀의 전재범 박사가 제1 저자로 참여했으며, 해당 논문은 국제 학술지 어드밴스트 머티리얼스(Advanced Materials)에 논문명 'Chiroferromagnetic Quantum Dots for Chiroptical Synapse'로 4월 7일자 온라인 게재되었다. 해당 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 우수신진연구지원사업과 삼성전자 등의 지원을 받아 수행됐다.


김지유 글로벌이코노믹 기자 tainmain@g-enews.com