경북대학교 공과대학.
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화학공학과 김영규 교수팀, 친환경 기반 초저전력 ‘차세대 인공지능용 유기트랜지스터’ 개발
- 2024-08-29 13:22
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화학공학과 김영규 교수팀이 친환경 전고체 전해질을 사용해 초저전력 뇌신경 모방 유기트랜지스터를 세계 최초로 개발했다. 이 트랜지스터는 물을 이용한 친환경 공정이 가능하고, 매우 낮은 전압에서도 인간 뇌 수준(전기 신호 당 약 10fJ)의 초저전력으로 작동할 수 있다.
(뇌)신경 모방 트랜지스터는 인간 뇌의 신경세포인 뉴런의 신호 전달 방식을 모방한 트랜지스터이다. 일반적인 트랜지스터와 다르게 생체의 신경망처럼 신호의 가소성(재구성)과 기억(메모리)능력을 가져 방대한 데이터를 저전력으로 구동할 수 있어 딥러닝과 같은 인공지능(AI) 학습 및 인간형 로봇인 휴머노이드 등에 적합한 소자로 주목받고 있다.
현재 (뇌)신경 모방 트랜지스터 개발을 위해 다양한 무기물질들이 개발되고 있으나, 인체와 같은 궁극적인 유연성을 위해 부드럽고 유연한 고분자 등과 같은 유기물질에 대한 연구도 활발하다. 다양한 신경 모방 방법 중 인간 뇌신경의 신경 전달 물질 기능과 유사한 점에 착안, 유기물질 중 액체 또는 젤 형태의 전해질을 적용해 이온을 이동시키는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나, 이러한 액체 및 젤 형태의 전해질은 이온의 이동 특성을 구현하기는 쉬우나, 형태 고정이 어렵기 때문에 이차원 또는 삼차원 구조의 인공지능 반도체 칩으로 만들 수 없다.
김 교수팀은 개발한 유기트랜지스터는 전해질을 완전히 고체상태로 구현했다. 물에 녹는 고분자에 리튬이온을 추가하고, 고분자 사슬 사이에 ‘분자 다리’를 만들어 리튬이온의 이동성을 제어할 수 있도록 했다. 개발된 신경 모방 유기트랜지스터는 2V이하에서 구동되며 장기 기억 제어의 경우 0.8V정도의 초저전압에서도 가능한 것으로 나타났다. 초저전압에서의 구동은 인간의 뇌 수준과 비슷한 매우 낮은 전력 소모량(전기 신호 당 약 10fJ)을 달성할 수 있음을 의미한다고 연구팀은 설명했다. 또한, 미국 샌디아국립연구소의 인공지능 인지력 테스트를 진행한 결과 약 96%의 정확도로 사물을 인식 및 재구성할 수 있다는 결과를 얻었다.
김영규 교수는 “이번 연구에서는 물에 녹는 ‘분자 다리’라는 새로운 개념을 도입해 전고체 박막에서도 이온들의 이동을 제어할 수 있음을 최초로 발견했다. 이 분자 다리 기반 소재를 적용해 인간의 뇌신경과 유사한 수준의 초저전력으로도 작동이 가능한 인공지능용 유기트랜지스터를 성공적으로 만들 수 있었다. 개발된 트랜지스터는 사물에 대한 인지 정확도가 96% 이상 가능하며 향후 더 개선될 것으로 기대된다.”라고 밝혔다.
이번 연구의 교신저자는 김영규 교수, 제1저자는 이웅기 박사(영국 임페리얼칼리지런던 박사후연구원), 그리고 김태훈 박사과정생(경북대 화학공학과)과 김화정 연구교수(경북대 환경과학기술연구소)는 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 소재 분야 저명 과학 저널인 ‘어드밴스드 머티어리얼스(Advanced Materials)’ 온라인판에 7월 16일자로 발표됐다.
<사진 왼쪽부터 김영규 교수, 이웅기 박사, 김태훈 박사과정생, 김화정 연구교수>
(뇌)신경 모방 트랜지스터는 인간 뇌의 신경세포인 뉴런의 신호 전달 방식을 모방한 트랜지스터이다. 일반적인 트랜지스터와 다르게 생체의 신경망처럼 신호의 가소성(재구성)과 기억(메모리)능력을 가져 방대한 데이터를 저전력으로 구동할 수 있어 딥러닝과 같은 인공지능(AI) 학습 및 인간형 로봇인 휴머노이드 등에 적합한 소자로 주목받고 있다.
현재 (뇌)신경 모방 트랜지스터 개발을 위해 다양한 무기물질들이 개발되고 있으나, 인체와 같은 궁극적인 유연성을 위해 부드럽고 유연한 고분자 등과 같은 유기물질에 대한 연구도 활발하다. 다양한 신경 모방 방법 중 인간 뇌신경의 신경 전달 물질 기능과 유사한 점에 착안, 유기물질 중 액체 또는 젤 형태의 전해질을 적용해 이온을 이동시키는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나, 이러한 액체 및 젤 형태의 전해질은 이온의 이동 특성을 구현하기는 쉬우나, 형태 고정이 어렵기 때문에 이차원 또는 삼차원 구조의 인공지능 반도체 칩으로 만들 수 없다.
김 교수팀은 개발한 유기트랜지스터는 전해질을 완전히 고체상태로 구현했다. 물에 녹는 고분자에 리튬이온을 추가하고, 고분자 사슬 사이에 ‘분자 다리’를 만들어 리튬이온의 이동성을 제어할 수 있도록 했다. 개발된 신경 모방 유기트랜지스터는 2V이하에서 구동되며 장기 기억 제어의 경우 0.8V정도의 초저전압에서도 가능한 것으로 나타났다. 초저전압에서의 구동은 인간의 뇌 수준과 비슷한 매우 낮은 전력 소모량(전기 신호 당 약 10fJ)을 달성할 수 있음을 의미한다고 연구팀은 설명했다. 또한, 미국 샌디아국립연구소의 인공지능 인지력 테스트를 진행한 결과 약 96%의 정확도로 사물을 인식 및 재구성할 수 있다는 결과를 얻었다.
김영규 교수는 “이번 연구에서는 물에 녹는 ‘분자 다리’라는 새로운 개념을 도입해 전고체 박막에서도 이온들의 이동을 제어할 수 있음을 최초로 발견했다. 이 분자 다리 기반 소재를 적용해 인간의 뇌신경과 유사한 수준의 초저전력으로도 작동이 가능한 인공지능용 유기트랜지스터를 성공적으로 만들 수 있었다. 개발된 트랜지스터는 사물에 대한 인지 정확도가 96% 이상 가능하며 향후 더 개선될 것으로 기대된다.”라고 밝혔다.
이번 연구의 교신저자는 김영규 교수, 제1저자는 이웅기 박사(영국 임페리얼칼리지런던 박사후연구원), 그리고 김태훈 박사과정생(경북대 화학공학과)과 김화정 연구교수(경북대 환경과학기술연구소)는 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 소재 분야 저명 과학 저널인 ‘어드밴스드 머티어리얼스(Advanced Materials)’ 온라인판에 7월 16일자로 발표됐다.
<사진 왼쪽부터 김영규 교수, 이웅기 박사, 김태훈 박사과정생, 김화정 연구교수>