AI 반도체, 뉴런처럼 학습한다···KAIST, 뉴로모픽 소자 ‘뉴랜지스터’ 개발

한국과학기술원(KAIST)은 인간의 뇌처럼 스스로 정보를 처리하고 학습하는 반도체 소자 ‘뉴랜지스터’를 개발했다고 16일 밝혔다. 인간 뉴런의 신호 반응을 모사해 시계열 데이터를 처리할 수 있는 신경 모사형 AI 반도체 소자이다.

AI 반도체의 진화, 뉴런 구조를 닮다

KAIST 연구팀이 개발한 뉴랜지스터(Newranistor)는 전통적인 트랜지스터 구조에 생물학적 뉴런의 작동 원리를 결합한 개념이다. KAIST 신소재공학과 김경민 교수팀이 설계한 이 소자는, 흥분과 억제를 전기 신호만으로 동시에 구현할 수 있어 뉴런의 양방향 반응을 단일 소자에 담아낸 점이 특징이다.

소자는 산화타이타늄과 산화알루미늄 두 물질을 적층한 구조로 제작됐으며, 계면에서는 전자가 고속으로 이동하는 ‘이차원 전자가스(2DEG)’가 형성된다. 이 구조는 전압의 극성에 따라 흥분성 또는 억제성 신호를 선택적으로 발생시킨다. 기존 반도체 소자가 특정 방향의 전기 흐름만을 제어하는 것과 달리, 뉴랜지스터는 하나의 장치로 두 가지 반응을 자유롭게 전환할 수 있다.

시계열 데이터 처리, 단일 소자로 구현

현재의 컴퓨터 구조는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터를 처리하는 데 많은 연산 자원을 소모한다. 예컨대 음성, 영상, 센서 신호 등 시계열 정보는 복잡한 알고리즘을 거쳐 분석되며, 처리 과정에서 전력과 시간이 많이 든다. KAIST 연구팀은 이러한 한계를 뉴랜지스터 기반 하드웨어 구조로 극복하고자 했다.

연구팀은 뉴랜지스터를 활용해 실제 시계열 데이터를 처리하는 실험을 진행했고, 기존 AI 연산 방식 대비 오차율은 약 10분의 1 수준으로 줄었으며, 학습 속도 역시 개선됐다. 이는 연산을 위한 복잡한 회로나 소프트웨어 없이, 물리적 소자 자체가 정보를 인식하고 처리할 수 있다는 것을 보여준다. 구조적 단순화와 성능 향상이라는 두 가지 측면에서 뉴로모픽 반도체의 가능성을 제시한 사례다.

김경민 교수는 “단순한 소자 개발을 넘어서, 정보 처리 방식 자체를 바꾸는 접근”이라며 “뇌신경 모사형 AI, 초저전력 연산 시스템, 센서 통합형 디바이스 등 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.

이번 연구 성과는 재료과학 분야 국제 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials) 2025년 4월 8일 자 온라인판에 게재됐다.

김지윤 기자/ hello@sciencewave.kr