KAIST 연구진이 인공지능 작업을 처리하고 자체적으로 오류를 수정할 수 있는 혁신적인 컴퓨팅 칩을 개발했다. 이 자가학습 칩은 기존의 컴퓨팅 칩보다 더 효율적으로 작동하며 실시간으로 새로운 정보에 적응할 수 있다.

우리의 뇌처럼 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 초소형 컴퓨팅 칩이 스마트폰과 기기에 탑재되는 미래를 상상해보자. KAIST의 최신현 교수와 윤영규 교수가 이끄는 연구팀의 혁신적인 연구 덕분에 이러한 미래가 현실로 다가오고 있다.

연구팀은 인공지능 작업을 처리하는 혁신적인 컴퓨팅 칩을 개발하였다. 이 혁신의 핵심에는 멤리스터라고 불리는 특별한 전자 소자가 있는데, 이는 우리 뇌세포처럼 정보의 저장과 처리를 동시에 수행할 수 있다.

전통적인 컴퓨터는 메모리와 처리 장치가 분리되어 있어 데이터가 이들 구성 요소 사이를 지속적으로 이동해야 한다. 1940년대 이후 큰 변화 없이 유지되어 온 이러한 설계는 인공지능과 같은 복잡한 작업을 처리할 때 비효율적이다. KAIST 연구팀의 새로운 칩은 메모리와 처리를 한 곳에서 통합함으로써 이러한 한계를 극복했다.

이 기술 개발을 주도한 정학천 연구원과 한승재 연구원은 "이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리되어 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다"고 설명했다.

이 칩이 특별한 점은 멤리스터 소자의 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다. 이러한 자가학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증되었다.

연구팀의 돌파구는 이러한 뇌와 유사한 구성 요소를 만드는 데 그치지 않고, 이를 신뢰성 있고 실용적으로 만든 데 있다. 이전의 유사 기술 시도들은 구성 요소가 불안정하거나 제대로 작동하기 위해 복잡한 추가 회로가 필요했기 때문에 실패하는 경우가 많았다. KAIST 연구팀은 혁신적인 설계를 바탕으로 높은 신뢰성을 가진 멤리스터를 개발함으로써 이러한 문제를 해결했다.

이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신할 수 있다. 향후 기기들은 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다. 이는 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있다.

연구팀은 이러한 연구 결과를 네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)에 게재하여, 우리의 기술적 미래를 재편할 수 있는 차세대 컴퓨팅 기술 개발에서 KAIST의 지속적인 리더십을 입증했다.