[스마트경제=복현명 기자] 유우종 성균관대 전자전기공학부 교수와 이영희 에너지과학과 교수 공동 연구팀이 현대자동차 원의연 책임연구원과의 협업을 통해 인간 뇌세포와 동일하게 동작하는 인공 뇌세포 소자를 개발해 이를 이용, 인간 뇌세포의 다중 연결 신경망 구조를 모사한 스스로 학습하는 인공 뇌 신경망 회로를 구현했다.
현재의 인공지능 알고리즘은 대용량 슈퍼컴퓨터 수백 대를 이용해 막대한 전기에너지를 사용한다.
반면 인간의 뇌는 주먹 두 개 정도의 작은 크기에 매우 적은 에너지를 사용해 지능을 구현한다.
만약 인간의 뇌와 같은 원리로 동작하는 인공 뇌를 만든다면 조그마한 스마트 폰에서 동작하는 인공지능이 가능할 것이다. 실제로 인간의 뇌를 모사한 ‘뉴로모픽 시스템’이 활발하게 연구되고 있고 특히 인간의 뇌를 정밀하게 모방할 수 있는 신개념 메모리인 ‘멤리스터(Memristor)’가 주목받고 있다.
멤리스터는 저항값의 변화로 기억을 저장하는 새로운 소자로, 뇌세포 간 연결체이자 기억저장 기관인 ‘시냅스’를 모방하는데 사용된다.
유우종 교수 연구팀은 지난 2016년 우수한 신뢰성을 보이는 플래시 메모리 기반의 ‘2전극-플로팅게이트-멤리스터’를 최초로 개발했고 이를 이용해 시냅스의 기억저장 방식을 모사했다(Nature Communications. DOI:10.1038/ncomms12725). 그러나 인간 뇌 기능을 완벽히 구현하기 위해서는 연산을 수행하는 뇌세포 모방 소자가 추가로 필요하다.
연구진은 이번 연구에서 ‘다중전극-플로팅게이트-멤리스터’를 최초로 개발해 뇌세포(뉴런)의 동작을 모사하는데 성공했다.
여러 갈래로 연결된 뇌세포 간에 서로 전기신호를 주고받게 되는데 이때 뇌세포는 전달받은 전기신호를 몸체(막전위)에 누적(누설합산 기능)하고 일정량 이상의 전기신호가 누적되면 새로운 전기신호를 발생(발화 기능)시킨다.
연구진은 먼저 ‘다중전극-플로팅게이트-멤리스터’를 이용해 이러한 뇌세포의 동작을 완벽히 따라 하는 인공 뇌세포를 구현했다.
‘다중전극-플로팅게이트-멤리스터’의 플로팅게이트의 전위는 뇌세포의 막전위를 모사해 누설합산 기능(leaky-integrate)을 모사했고 순차회로로 연결된 비교기를 통해 전기신호 누적량 측정과 뇌세포의 전기신호 발화 기능(fire)을 모사했다. ‘다중전극-플로팅게이트-멤리스터’는 여러 개의 전극(다중전극)을 갖는 구조인데 이를 이용해 뇌세포 간 여러 갈래 연결을 모사할 수 있었다.
연구진은 다음으로 ‘다중전극-플로팅게이트-멤리스터’ 여러 개를 서로 연결해 인간의 뇌세포 간 연결구조의 스스로(비지도) 학습을 모사했다. 이를 위해 ‘다중전극-플로팅게이트-멤리스터’ 기반 인공 뇌세포(연산소자) 12개(입력 9개, 출력 3개)를 ‘플로팅게이트-멤리스터(2016년)’인공 시냅스(기억소자) 27개로 연결한 인공 뇌 신경망 회로를 구성했다.
이렇게 구성한 인공 뇌 신경망 회로는 인간 뇌의 1차 시각 정보 처리 기능(visure cortex 1)인 방향선 구분을 사람의 간섭없이 스스로(비지도) 학습했고 학습한 지능으로 다양한 방향선의 방향을 완벽히 구분해냈다. 또한 인간의 손글씨 숫자 데이터(MNIST 데이터셋)의 학습 시뮬레이션에서 인간의 간섭 없이 스스로(비지도) 학습해 83%의 높은 정확도를 보였다.
유우종 성균관대 전자전기공학부 교수는 “본 연구는 인간 뇌와 완벽히 일치하게 동작하는 인공 뇌세포, 시냅스 그리고 인공 뇌 신경망 회로의 개발을 통해 인간과 같이 스스로(비지도) 학습하는 능동적인 인공지능을 구현했다는데 의의가 있다”며 “인간의 지식 테두리 안에 갇혀있는 기존 지도학습과 달리 비지도 학습은 데이터를 통해 스스로 학습하므로 인간의 지식수준을 뛰어넘는 신지식의 도출이 가능한 창의적인 인공지능 구현이 가능하다”고 말했다.
본 연구 성과는 과학기술분야 세계적인 학술지인 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF: 17.694)에 5월 27일 게재됐고 최신 논문 중 최고의 논문을 선정하는 에디터 하이라이트 페이지(Editors’ Highlights page) Devices 섹션에 6월 14일 소개됐다.
복현명 기자 hmbok@dailysmart.co.kr
