출처: 연합뉴스 / 기사 원문
서울대학교 재료공학부 박민혁 교수 연구팀은 성균관대 윤정호 교수팀과 협력해 오래된 정보를 스스로 잊는 반강유전체 기반 AI 반도체 소자를 개발했다.
이 소자는 최근 정보는 기억하고 오래된 정보는 자동으로 지우는 특성을 시계열 정보 처리 연산 기능으로 활용했다. 그동안 소자의 한계로 여겨졌던 ‘자연스러운 망각’을 장점으로 전환한 것이다.
금융 예측 및 패턴 인식서 뛰어난 성능
이 소자는 실제 금융 시장의 필라델피아 반도체지수를 높은 정확도로 예측하는 데 성공했으며, 손글씨 숫자 인식 테스트에서는 입력 데이터를 75% 줄이고도 90.4%의 인식률을 기록했다.
기존 AI 하드웨어의 메모리-연산 장치 간 반복적 데이터 이동으로 인한 속도 및 전력 효율 한계를 극복했으며, 별도의 초기화 과정 없이 음성, 생체 신호, 환경 센서 데이터를 연속적으로 처리할 수 있다.
연구 성과
- ✅ 손글씨 인식률: 90.4% (데이터 75% 감소)
- ✅ 금융 시계열 예측: 필라델피아 반도체지수 정확 예측
- ✅ 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 게재
- ✅ 초기화 과정 불필요: 연속 데이터 처리 가능
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서울대, 스스로 잊는 AI 반도체 소자 개발 (연합뉴스)
자주 묻는 질문
Q. 스스로 잊는 AI 반도체 소자의 핵심 기술은?
A. 반강유전체를 기반으로 최근 정보는 기억하고 오래된 정보는 자동으로 지우는 ‘자연스러운 망각’ 특성을 시계열 정보 처리 연산에 활용한 것이다.
Q. 기존 AI 하드웨어와의 차이점은?
A. 메모리-연산 장치 간 반복적 데이터 이동이 필요 없으며, 별도의 초기화 과정 없이 음성, 생체 신호, 환경 센서 데이터를 연속으로 처리할 수 있다.
Q. 연구 결과는 어디에 게재됐나?
A. 국제 학술지 ‘Advanced Science’에 게재됐다.