“버리던 반도체 잡음이 AI 두뇌가 됐다”... KAIST, 하나의 인공 뉴런으로 움직임·음성까지 처리

AI 요약

KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 멤리스터에서 자연 발생하는 전류 잡음을 증폭해 스파이크 유사 전기신호를 생성하고 이를 정보처리 자원으로 활용하는 '프로그래밍 가능한 확률 뉴런(Programmable Probabilistic Neuron, PPN)'을 개발했다고 16일 밝혔습니다. 멤리스터의 저항 상태를 조절해 수 Hz 수준의 동작 신호와 수 kHz 수준의 음성 신호 등 서로 다른 주파수 대역을 하나의 뉴런 구조로 처리할 수 있으며, 동작 인식 정확도 94.8%, 음성 인식 정확도 95.0%를 기록했습니다. 연구는 단일 저전력 하드웨어로 다양한 시계열 데이터를 처리할 수 있는 저전력 뉴로모픽 반도체의 가능성을 제시하며, 김도훈 박사가 제1저자로 참여한 논문은 Advanced Materials에 지난 8월 5일 게재되었습니다.