DGIST 수소로 기억 학습 '인공지능 반도체' 세계 최초 개발 > 전국/지역/사회

DGIST가 전기 신호로 수소를 정밀 제어해 스스로 학습하고 기억하는 ‘2단자 기반 인공지능(AI) 반도체’를 세계 최초로 개발했다. 

기존 산소 결함 기반 메모리의 한계를 넘어, 수소 이동을 활용해 연산과 저장을 동시에 수행하는 초저전력·고집적 뉴로모픽 칩 구현 가능성을 열었다는 평가다.

DGIST는 나노기술연구부 이현준·노희연 연구팀이 수소 이온(H⁺)의 주입과 배출을 전기장으로 정밀 제어하는 독자 기술을 통해 ‘인공 시냅스 소자’를 구현하는 데 성공했다고 밝혔다.

기존 컴퓨터 구조는 연산장치와 메모리가 분리돼 있어 대규모 AI 데이터 처리 과정에서 속도 저하와 전력 소모가 크다는 한계가 있었다. 

이를 극복하기 위한 대안으로 인간의 뇌처럼 연산과 저장을 동시에 수행하는 ‘뉴로모픽 반도체’가 주목받고 있다. 핵심은 전기 신호에 따라 전도도가 변하고 그 상태를 유지하는 인공 시냅스 소자 기술이다.

그동안 산화물 기반 메모리 소자는 산소 빈자리(결함)의 이동을 활용했으나, 장기 안정성과 소자 간 균일성 확보에 어려움이 있었다. 연구팀은 산소 대신 ‘수소 이동’이라는 새로운 저항 스위칭 메커니즘을 제시하며 이 한계를 돌파했다. 

특히 소자 집적도가 높고 제조 공정이 단순한 ‘2단자 수직 구조’에서 수소 이동을 정밀 제어해 AI 동작을 구현한 것은 세계 최초 사례다.

개발된 소자는 1만 회 이상의 반복 구동에서도 안정적으로 작동했으며, 장시간 보관 후에도 메모리 상태를 유지했다. 

또한 전도도가 점진적으로 변하는 아날로그 특성을 구현해 인간 뇌의 시냅스와 유사한 학습·기억 기능을 수행할 수 있음을 입증했다.

이현준 책임연구원은 “기존 산소 빈자리 기반 메모리와는 전혀 다른 ‘수소 이동’을 활용한 새로운 메커니즘을 제시했다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다. 

노희연 전임연구원은 “적층된 반도체 층 사이를 이동하는 수소 원자를 전기적으로 정밀 제어한 최초 사례”라며 “차세대 저전력·고효율 뉴로모픽 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술이 될 것”이라고 강조했다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 중견연구자지원사업 및 DGIST 기관고유사업의 지원을 받아 수행됐으며 공동 연구에는 경북대학교 연구팀 등이 참여했다. 

연구 성과는 재료·계면 분야 국제학술지 ACS Applied Materials & Interfaces 표지 논문으로 선정됐다.