권장연 교수 연구팀, 두뇌 학습 메커니즘을 모사하는 펩타이드 기반 
인공 시냅스 소자 세계 최초 개발- 인공지능(AI) 반도체의 새로운 패러다임 제시
 - 세계적인 학술지인 Advanced Functional Materials  게재 –

연세대학교 IT융합공학과 권장연 교수는 한국연구재단의 지원을 받아 이중 전압 입력을 통해 실제 뇌에서 신경전달물질 수송에 필수적인 역할을 하는 수소이온 활성 효과를 모방한 소자를 세계 최초로 개발하였다. 본 연구 결과는 인간 뇌의 신경전달 메커니즘 모방을 통해 뛰어난 에너지 효율성과 판단능력을 구현하여 뉴로모픽 칩, 자율주행 자동차 등 인공지능 연구의 핵심 기술로의 활용이 크게 기대된다.

그림1. 이번 연구에 참여한 연구진. 왼쪽부터 연세대학교 IT융합공학과 권장연 교수, 제1저자 연세대학교 IT융합공학과 윤정현 대학원생

인간의 뇌는 2.5 페타바이트에 달하는 많은 양의 정보를 뛰어난 에너지 효율로 저장하고, 처리할 수 있는 것으로 알려져 있다. 인공지능은 2016년 알파고의 출현부터 부상하기 시작하여 2022년 챗 GPT가 세계 사람들의 화두에 오르면서 명실상부 현재 가장 주목받고 있는 과학기술이 되었다. 하지만 정작 이를 구현하기 위해서는 수천 개 이상의 CPU와 GPU로 이루어진 거대한 컴퓨팅 인프라들을 협력시키는 작업이 필요하며 이 과정에서 수백 메가 와트 이상의 전력을 필요로 하는 것으로 알려져 있다 (chat GPT 기준). 반면, 인간은 약 1.5kg정도의 뇌를 활용해 20W의 에너지만 소모하기 때문에 많은 연구자들은 사람의 뇌의 구동 원리에서 영감을 얻은 인공 신경망 시스템을 구축하고, 이를 구현하는 소자를 개발하는 데 열중하고 있다.           

연구진은 기존 다른 인공지능 소자들이 뇌 속의 뉴런-뉴런 간 연결인 시냅스의 구조를 모방하는 것에 그친 것에서 한발 나아가 생체물질인 펩타이드를 사용해 신경전달물질의 수송 전 준비 단계인 수소이온 활성 단계를 정밀하게 모사한 인공지능 소자를 제작하였다. 실제 시냅스에서 도파민이나 세로토닌 등의 신경전달물질 수송 이전에 수소이온이 사전에 분비되어 이온 농도를 역행할 수 있는 에너지를 공급해주며 시냅스를 활성화시키는 것으로 알려져 있다. 연구진은 이 점에 착안하여 대기 중의 수소를 저장하고 전도시킬 수 있는 팔라듐 전극을 소자에 도입해 새로운 구동 입력으로 펩타이드 물질에 수소이온을 분비시키는 효과를 구현하였다.

연구진은 지난 2020년, 타이로신의 산화-환원 활성 특성에 주목하여 이를 기반으로 한 아미노산 조합을 구성하고 시냅틱 소자를 제작한 바 있다. 해당 연구에서 습도에 따라 펩타이드 박막의 저항 값이 크게 변화하는 특성을 활용하여 전압 입력과 습도 입력을 통해 수소이온-전자 기반의 다중 입력 구동 인공 시냅스를 세계최초로 개발하였다.

이를 바탕으로 지난 3년간 한국연구재단의 지원을 받아 수소이온을 공급할 수 있는 구동 입력을 통해 모드 조절이 가능한 새로운 전자소자를 구현하는 도전적인 연구를 진행해왔고 최근 이중 전압입력을 통해 정밀하게 전기적 특성을 조절할 수 있는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공하였다. 이를 통해 기존에 연구되었던 생체물질 기반 전자소자보다 더 정밀한 전기적 특성 조절이 가능한 다중 입력 구동 인공 시냅스를 세계 최초로 개발하는 데 성공했다.

연구진이 개발한 소자는 수소이온을 공급해주는 구동 입력에 따라 학습 및 기억능력을 조절할 수 있는 기능을 보였다. 일반적인 전자소자와는 다르게 모드 조절에 따라 인공 시냅스 소자에 원하는 성질을 부여해줄 수 있는 특성을 보인 것이다. 해당 소자를 활용하면 높은 학습 정확도를 보이는 고정밀 모드와 높은 전력효율을 가지는 저전력 모드를 단일 소자에서 구동 입력에 따라 선택하여 복합적이고 유동적인 뇌의 기능을 세부적으로 모사할 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다.

그림2. 펩타이드 기반 인공 시냅스 소자의 모식도 및 작동 원리. (왼쪽) 실제 시냅스에서 일어나는 신경전달물질 전달의 매커니즘과 구동 원리가 유사한 펩타이드 기반 인공 시냅스 소자. 디자인된 특수한 펩타이드를 필름화해 소자를 만든 후, 수소이온 입력을 구현하기 위해 수소 대기 하에서 수소이온 전달 전극에 전압을 인가함으로써 시냅스의 메커니즘을 모방했다. (오른쪽) 수소이온의 주입을 통해 소자의 학습능력이 활성화되는 모습. 구동 입력에 따라 고정밀 모드/저전력 모드를 선택할 수 있다.

권장연 교수는 “본 성과는 인간 시냅스의 구조를 모방하고자 하는 기존 뉴로모픽 연구의 틀에서 벗어나, 실제 신경전달물질이 수송되는 메커니즘을 모사하여 구동 입력을 통해 전기적 특성을 조절 가능한 소자를 구현했다는 점에서 중요한 의의를 가진다.”며 “자연 모방적인 접근법을 통해 인공지능 반도체 연구에 새로운 방향을 제시할 것”이라고 밝혔다. 

본 연구는 한국연구재단에서 약 3년간의 지원을 받았으며 세계적 학술지인 Advanced Functional Materials 최신호에 게재되었다. (논문명: Proton-Modulated Resistive Switching in a Synapse-Like Tyrosine-Rich Peptide-Based Memristor