GIST-서울대-USC, 차세대 AI 반도체 난제 풀어…초저전력·고집적 뉴로모픽 반도체 구현

광주과학기술원(GIST·지스트, 총장 임기철)은 신소재공학과 이상한 교수 연구팀, 서울대학교 재료공학과 장호원 교수 연구팀, 미국 서던캘리포니아대학교(University of Southern California) 전기·컴퓨터공학과 조슈아 양(Joshua Yang) 교수 연구팀이 공동으로 정보를 전기 자극에 따라 선형적으로, 즉 일정한 폭으로 저장하면서도 이를 안정적으로 유지하고 누설 전류를 효과적으로 억제하는 뉴로모픽 반도체 소자를 개발했다고 밝혔다.

연구진은 바륨을 첨가해 산소 공공의 이동을 안정적으로 제어함으로써, 반복적인 전기 자극에도 정보가 일정한 폭으로 저장되는 선형적 정보 저장 특성을 구현했다.

신소재공학과 이상한 교수는 “이번 연구는 기존 뉴로모픽 반도체의 주요 난제였던 정보 축적의 비선형성과 누설 전류 문제를 하나의 소자에서 동시에 해결했다는 점에서 학술적·산업적 의미가 크다”며, “별도의 선택소자 없이도 높은 공정 효율성과 집적도를 구현할 수 있는 새로운 설계 방향을 제시했으며, 향후 고효율 뉴로모픽 컴퓨팅 구현은 물론, 고성능·초저전력 뉴로모픽 반도체의 상용화를 앞당기는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.