KAIST 최신현 교수 연구팀이 데이터 변화 속도에 맞춰 스스로 반응 특성을 조절하는 AI 반도체 소자 '프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)'를 개발했다. 전하 저장층과 전자 포획층을 하나의 트랜지스터에 결합해 반응 후 원상태로 돌아오는 시간을 약 5배, 주파수 특성을 10배 이상 폭넓게 조절할 수 있게 했다. 심장 박동처럼 빠른 신호와 날씨처럼 느린 신호가 섞인 시계열 데이터 예측 실험에서 기존 고정형 반도체 대비 예측 오류를 최대 40배 줄였으며, 상용 CMOS 공정과 호환돼 대량 생산 가능성도 확인했다. 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션스에 게재됐으며, 자율주행·로봇·웨어러블 등 차세대 엣지 AI의 핵심 기술로 기대된다.

• •KAIST, 데이터 변화 속도에 따라 스스로 반응하는 'PDM' 소자 개발
• •시계열 데이터 예측 오류 기존 반도체 대비 최대 40배 감소
• •반응 후 원상태 복귀 시간 약 5배, 주파수 특성 10배 이상 조절 가능
• •비휘발성·상용 CMOS 공정 호환으로 대량생산·상용화 가능성 확인
• •자율주행·로봇·웨어러블 등 차세대 엓지 AI 핵심기술로 기대, 네이처 커뮤니케이션스 게재