이온 주입해 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 신뢰도·성능 개선

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뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌를 모방해 인공지능(AI) 연산을 구현하는 기술이다. 게티이미지뱅크 제공

국내 연구팀이 인간의 뇌를 모방해 인공지능(AI)에서 연산을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술에서 단위 소자의 신뢰성·성능을 높이는 기술을 개발했다. 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화를 앞당기고 다른 반도체 소자 성능 개선에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

KAIST는 최신현 전기및전자공학부 교수팀이 한양대 연구팀과의 공동연구를 통해 뉴로모픽 컴퓨팅의 단위 소자인 멤리스터(전도성 변화 소자)의 불규칙한 소자 특성을 개선할 수 있는 '이종원자가 이온 도핑' 방법을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구결과는 국제학술지 '사이언스 어드밴시스' 6월호에 게재됐다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 매우 적은 에너지로도 효율적인 연산이 가능해 AI 기술을 구현하는 데 적합하다. 뉴로모픽 컴퓨팅의 단위 소자로 활용되는 멤리스터는 전기가 흐르는 정도인 전도성의 변화를 통해 정보를 효율적으로 저장하고 연산하는 차세대 메모리 소자다. 멤리스터는 소자의 특성이 불규칙하게 변화해 신뢰성이 낮은 것이 문제였다.

연구팀은 멤리스터 소자에 있는 산화물층 내에 '이종원자가 이온'을 적절히 주입하면 소자 신뢰성과 성능이 향상될 수 있다는 사실을 알아냈다. 이종원자가 이온은 원래 존재하던 원자와 원자가(valance)가 다른 이온이다. 원자가는 원자 바깥쪽에서 화학 결합 종류인 공유결합에 참여하는 전자의 수다. 새로운 기술을 적용한 멤리스터 소자에서 균일성, 동작속도, 성능 향상이 실험적으로 확인됐다.

연구팀이 원자 단위 시뮬레이션으로 자세히 분석한 결과 주입된 이온이 산소 원자의 빈자리(oxygen vacancy)를 끌어당겨 균일성을 향상하고 이온 근처 공간을 넓혀 소자의 동작속도를 높였다.

최신현 교수는 "이종원자가 이온 도핑은 뉴로모픽 소자의 신뢰성과 성능을 획기적으로 높이는 방법"이라며 "멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 상용화에 기여하고 다양한 반도체 소자들에 응용할 수 있을 것"이라고 전했다.

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