A van der Waals Floating-Gate Platform for Broadband Optoelectronic Neuromorphic Computing

인간의 뇌는 방대한 양의 정보를 처리하면서도 매우 적은 전력을 소비하는 효율성의 달인입니다. 뇌는 기억과 계산을 하나의 상호 연결된 뉴런 및 시냅스 네트워크로 통합함으로써 이 일을 수행합니다. 반면, 오늘날 우리가 사용하는 컴퓨터는 이 두 기능을 분리하는 설계 방식에 의존합니다. 데이터는 계산을 수행하는 프로세서와 정보를 저장하는 메모리 칩 사이를 끊임없이 오가야 하며, 이 여정은 에너지를 낭비하고 성능을 저하시킵니다. 차세대 지능형 기계를 만들기 위해 과학자들은 단일 장치가 정보를 기억하는 동시에 새로운 입력으로부터 학습할 수 있는, 뇌의 구조를 모방한 하드웨어를 구현하고자 노력하고 있습니다. 이 노력의 핵심 요소는 생물학적 뇌세포 사이의 연결처럼 과거의 활동에 따라 그 강도가 변할 수 있는 미세한 전자 스위치인 인공 시냅스입니다. 연구자들이 많은 종류의 이러한 장치들을 만들어 왔지만, 대부분은 장기 기억 능력과 빛으로부터 학습하는 능력을 결합하는 데 어려움을 겪었습니다. 빛을 이용한 학습 능력은 기계가 시각 정보를 직접적이고 효율적으로 처리할 수 있게 해주는 기능입니다.

한국 동국대학교의 연구팀은 이 간극을 성공적으로 메우는 새로운 유형의 인공 시냅스를 개발했습니다. 그들은 데이터를 영구적으로 저장할 수 있으면서도 가시광선부터 보이지 않는 적외선까지 넓은 범위의 빛으로부터 학습할 수 있는 단일 트랜지스터를 제작했습니다. 이 장치는 마치 미세한 샌드위치처럼 세 층의 서로 다른 원자 층 두께의 재료를 쌓아 만들어졌습니다. 바닥층은 인듐 셀레나이드(indium selenide)라는 물질로, 이는 전기 전하를 저장하는 금고 역할을 합니다. 이 금고와 상단 층을 분리하는 것은 육방정 질화붕소(hexagonal boron nitride)의 얇은 시트로, 이는 전자가 요청될 때만 통과할 수 있는 안전한 터널 역할을 합니다. 상단 층은 빛에 강하게 반응하는 물질인 레늄 디설파이드(rhenium disulfide)로 구성되어 있습니다. 연구진이 전기 펄스를 가하거나 빛을 비추면, 전자들이 터널을 통해 이동하여 저장층에 갇히게 되며, 이는 상단 층을 통해 전기가 흐르는 방식을 영구적으로 변화시킵니다. 이러한 흐름의 변화는 새로운 기억 상태 또는 학습된 연결을 나타냅니다.

연구진은 이 장치가 기억하는 데 매우 뛰어나다는 것을 발견했습니다. 전기 펄스를 가함으로써 충분한 전하를 가두어 장치의 '온(on)' 상태와 '오프(off)' 상태 사이에 거대한 차이를 만들 수 있었는데, '온' 상태에서의 전류는 '오프' 상태보다 100만 배 이상 강력했습니다. 정보가 기록된 후, 이 장치는 정보를 갱신하기 위한 전력 공급 없이도 10,000초 이상 안정적으로 정보를 유지했습니다. 이러한 안정성은 신뢰할 수 있는 컴퓨터 메모리를 구축하는 데 매우 중요합니다. 단순한 저장을 넘어, 이 장치는 학습하는 뇌세포처럼 작동합니다. 연구진이 일련의 전기 신호를 보냈을 때, 장치의 반응은 각 펄스마다 점점 더 강해졌는데, 이는 뉴런들이 반복적으로 함께 발화할 때 생물학적 시냅스가 강화되는 방식을 모방한 것입니다. 또한 연구진은 반대 극성의 신호를 보냄으로써 연결을 약화시킬 수도 있었으며, 이를 통해 장치가 망각하거나 학습을 조정할 수 있도록 했습니다.

이 발견이 특히 중요한 이유는 이 장치가 빛에 반응하는 방식 때문입니다. 전기 신호만을 이해하는 기존의 전자 메모리와 달리, 이 새로운 시냅스는 넓은 스펙트럼의 빛을 사용하여 훈련될 수 있습니다. 연구진은 녹색, 적색, 근적외선 빛으로 테스트를 진행했으며, 장치는 이 모든 빛에 반응했습니다. 빛의 밝기나 조사 시간을 조절함으로써 연구진은 장치가 얼마나 학습할지를 정밀하게 제어할 수 있었습니다. 짧은 빛의 번쩍임은 단기 기억과 유사한 일시적인 변화를 일으켰고, 길고 밝은 노출은 장기 기억과 유사한 지속적인 변화를 만들어냈습니다. 이 장치는 심지어 서로 다른 빛의 패턴과 전기를 구별할 수도 있었습니다. 한 실험에서 연구진은 특정 전기 신호를 빛의 번쩍임과 연관시키도록 장치를 훈련시켰습니다. 훈련 후, 장치는 마치 빛을 기대하도록 학습된 것처럼 전기 신호 하나만으로도 반응했는데, 이는 개가 종소리를 들으면 침을 흘우도록 학습되는 유명한 실험과 유사한 연합 학습을 보여준 것입니다.

연구팀은 또한 이 단일 장치가 자극 방식만을 변경함으로써 복잡한 논리 작업을 수행할 수 있음을 보여주었습니다. 전기 및 빛 입력의 강도를 조절함으로써, 연구진은 빛과 전기가 모두 존재할 때만 출력을 생성하는 'AND' 게이트나, 둘 중 하나만 있어도 출력을 생성하는 'OR' 게이트로 장치를 프로그래밍할 수 있었습니다. 물리적 구조를 변경하지 않고도 스스로의 논리를 재구성할 수 있는 이러한 능력은, 상황에 따라 기능을 적응시킬 수 있는 컴퓨터를 향한 길을 제시합니다. 연구진은 상세한 측정을 통해 장치의 동작이 다른 효과가 아닌 저장층으로의 전자 이동에 의해 구동됨을 확인하여 대안적인 설명들을 배제했습니다. 이 연구는 기억, 학습, 빛 감지가 하나의 조밀한 구성 요소에 통합된 다재다능한 플랫폼을 보여주며, 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식대로 정보를 처리할 수 있는 더 작고 빠르며 에너지 효율적인 시스템을 만들기 위한 유망한 전략을 제공합니다.