Sensing-storage-computing Integration of Multiterminal ReS2 Neuromorphic Transistors with Sequence-dependent Responses for Dual-mode Authentication Systems

현대 컴퓨터는 숫자를 계산하는 데 있어 믿을 수 없을 정도로 빠르지만, 살아있는 뇌가 쉽게 처리하는 유동적이고 시간 민감적인 작업에는 어려움을 겪습니다. 표준 컴퓨터에서는 세상을 감지하는 부분, 그것을 기억하는 부분, 그리고 그것에 대해 생각하는 부분이 물리적으로 분리되어 있습니다. 정보는 이 별개의 단위들 사이를 오가며 이동해야 하는데, 이는 병목 현상을 일으켜 속도를 늦추고 에너지를 낭비하게 만듭니다. 자율주행 자동차가 갑작스러운 교통 변화를 탐색하거나 보안 시스템이 특정 행동 패턴을 인식하는 것과 같이, 세상에 실시간으로 반응할 수 있는 기계를 만들기 위해 엔지니어들은 새로운 종류의 장치가 필요합니다. 그들은 생물학적 뉴런이 정보를 통합하는 방식을 모방하여 감지, 저장, 연산을 동시에 수행할 수 있는 무언가를 필요로 합니다. 과제는 과거를 기억할 수 있을 뿐만 아니라 사건이 일어난 순서를 이해할 수 있는, 즉 복잡한 시퀀스를 인식하는 데 필수적인 기술인 '순서 인식 능력'을 갖춘 단일 전자 부품을 만드는 것이었습니다.

샤먼 대학교(Xiamen University)의 연구팀은 이러한 비전을 현실에 더 가깝게 가져다주는 새로운 유형의 전자 트랜지스터를 개발했습니다. 특수한 2차원 물질과 강유전체 세라믹을 결합함으로써, 그들은 빛과 전기를 감지하고, 그 정보를 저장하며, 이를 결정으로 처리할 수 있는 기능을 단일 단위 내에서 수행하는 장치를 만들었습니다. 이 발명품의 핵심은 빛에 민감한 ReS2라는 물질의 얇은 층이 PZT라고 알려진 세라믹 기판 위에 놓여 있다는 점입니다. PZT는 독특하게도 수직 방향과 표면을 따라 옆으로 흐르는 방향, 이 두 가지 서로 다른 방향으로 전기적 분극을 유지할 수 있습니다. 연구진이 장치에 전압을 가하거나 빛을 비추면, 이 내부 전기장을 조작하여 전자를 가두거나 방출함으로써 물질을 통한 전류의 흐름을 효과적으로 변화시킬 수 있습니다. 이를 통해 이 장치는 즉각적으로 다시 쓸 수 있는 메모리 셀처럼 작동하지만, 한 가지 차이점이 있습니다. 바로 그 동작이 수신된 신호의 순서에 전적으로 의존한다는 것입니다.

연구진은 이 장치가 사건의 서로 다른 순서를 구별할 수 있음을 입증했으며, 이를 '순서 의존적 반응(sequence-dependent response)'이라고 부릅니다. 표준 메모리 칩에서 최종 상태는 전송된 총 신호의 수에만 달려 있습니다. 그러나 이 새로운 트랜지스터에서는 순서가 신호의 수만큼이나 중요합니다. 예를 들어, 만약 장치가 빛의 번쩍임 뒤에 전기 펄스를 받으면, 전기 펄스를 먼저 받고 빛을 나중에 받는 경우와 다르게 반응합니다. 이는 내부 전기장이 입력의 타이밍과 유형에 따라 서로 다른 구성으로 이동하고 안착하기 때문입니다. 연구팀은 이 특성을 사용하여 특정 행동의 순서를 기억하는 시스템을 만들 수 있음을 보여주었는데, 이는 마치 정확한 순서대로 입력해야 하는 비밀번호와 같습니다. 그들은 이를 테스트하기 위해 사용자가 일련의 빛과 전기 신호를 특정 순서대로 발생시켜야 문을 열 수 있는 보안 시스템을 구축했습니다. 만약 순서가 단 한 단계라도 틀리면 장치는 열리지 않으며, 시스템은 스스로를 초기화하여 시도했던 기록을 지워버립니다.

단순한 잠금 메커니즘을 넘어, 이 장치는 더 복잡한 인지 작업도 수행할 수 있음을 증명했습니다. 연구진은 이 트랜지스터들을 사용하여 인공 신경망을 훈련시켜 사람의 얼굴을 인식하도록 했습니다. 그들은 시각적 데이터를 빛과 전기 펄스의 패턴으로 변환하여 시스템에 입력했습니다. 이 장치는 연결의 강도를 저장하고 입력 순서에 따라 이를 조정할 수 있기 때문에, 시스템은 높은 정확도로 특정 개인을 식ر할 수 있도록 학습되었습니다. 테스트 결과, 시스템은 35명의 서로 다른 인물 데이터베이스에서 얼굴을 올바르게 식별해 냈으며, 빛과 전기 신호를 조합했을 때 약 94%의 성공률을 달축했습니다. 이러한 성능은 전기 신호만을 사용할 때보다 우수했으며, 이는 빛과 전기를 함께 처리하는 능력이 장치에 더 풍부한 학습 방식을 제공함을 시사합니다. 또한 이 장치는 밝거나 어두운 환경에 따라 감도를 자동으로 조절하는 광 적응(light adaptation)과, 반복적인 노출 후에 중립적인 신호를 의미 있는 신호와 연결하는 연합 학습(associative learning)과 같은 생물학적 행동을 모방했습니다.

장치의 물리적 구조는 사용된 재료의 독특한 특성에 기반합니다. ReS2 층은 매우 얇아 불과 몇 개의 원자 두께만을 가지므로 빛과 전기에 빠르게 반응할 수 있습니다. 그 아래의 PZT 기판은 동적인 제어기 역할을 하며, 내부 전기 정렬을 변화시켜 특정 지점에 전자를 가둡니다. 연구진이 장치에 전압을 가하면, 신호의 강도와 지속 시간에 따라 정보를 영구적으로 보유하는 상태와 정보가 빠르게 사라지는 상태 사이를 전환할 수 있었습니다. 이러한 유연성 덕분에 장치는 갑작스러운 빛의 번쩍임에 반응하는 것과 같은 단기 작업과 비밀번호를 기억하는 것과 같은 장기 작업을 모두 처리할 수 있습니다. 또한 연구팀은 이 장치가 논리 연산을 수행할 수 있다는 것을 발견했는데, 이는 두 가지 특정 조건이 동시에 충족될 때만 켜지는 스위치 역할을 하여 단일 부품 내에서 작은 컴퓨터 프로세서처럼 기능하게 합니다.

이 연구는 더 효율적이고 지능적인 전자 시스템을 구축하기 위한 경로를 제시합니다. 연구진은 감지, 메모리, 연산을 단일 재료 층에 통합함으로써 복잡한 배선과 다수의 부품의 필요성을 줄였습니다. 사건의 순서를 이해하는 이 장치의 능력은 고급 보안 시스템이나 적응형 로봇 공학과 같이 실시간 의사 결정이 필요한 응용 분야에 사용될 수 있습니다. 연구진은 이 장치가 안정적이고 신뢰할 수 있으며, 많은 회로 반복 사용 후에도 다양한 환경 조건에서도 성능을 유지함을 확인했습니다. 이 기술은 아직 초기 개발 단계에 있지만, 이중 모드 인증 및 얼굴 인식의 성공적인 시연은 이러한 재료들이 차세대 인공지능에 필요한 복잡하고 시간 민감한 처리를 지원할 수 있음을 보여줍니다. 이 연구는 단순히 계산하는 것을 넘어, 진정으로 세상을 인지하고 기억하는 전자 시스템을 만들기 위한 구체적인 청사진을 제공합니다.