KAIST 김경민 교수팀이 반도체에서 자연 발생하는 '잡음'을 활용해 뇌처럼 정보를 처리하는 뉴로모픽 뉴런 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 연구팀은 멤리스터의 저항 상태를 조절해 잡음 특성을 바꾸고, 이를 증폭해 뇌 신경세포의 스파이크와 유사한 불규칙 전기신호를 만드는 '프로그래밍 가능한 뉴런(PPN)'을 구현했다. 이 인공 뉴런으로 신체 동작 신호와 음성 신호를 인식한 결과 각각 94.8%, 95.0%의 정확도를 확인했다. 연구팀은 이 기술이 웨어러블 기기의 동작 감지와 음성 인식 등 저전력 뉴로모픽 시스템에 활용될 것으로 전망했다.

• •반도체 잡음을 제거 대상이 아닌 정보처리 자원으로 활용하는 발상 전환
• •멤리스터 저항 조절로 잡음 특성을 바꿔 뇌 뉴런 유사 '스파이크' 신호 생성
• •동작 인식 94.8%, 음성 인식 95.0% 정확도 검증
• •단일 하드웨어로 다양한 속도·주파수 신호에 대응 가능
• •웨어러블 기기·저전력 뉴로모픽 시스템 응용 기대