나노기술 및 정책 정보

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유사 대뇌 컴퓨팅은 직접 하드웨어 상에서 인간 대뇌 기능을 시뮬레이션 할 수 있기 때문에 속도가 더욱 신속하고, 에너지 소모가 더욱 낮으며, 하드웨어 소모가 더욱 작은 차세대 인공지능이 될 수 있을 것으로 전망됨. 기억 저항기는 구조가 간단하고 쉽게 초고(超高) 밀도 집적을 쉽게 실현할 수 있기 때문에 유사 대뇌 컴퓨팅의 이상적인 컴포넌트(component)가 될 수 있음.

하지만 현재 보도된 기억 저항기의 작업 메커니즘은 이온 이전과 관련되기 때문에 디바이스의 마이크로 구조를 개변시킬 수 있을 뿐만 아니라 비교적 높은 전압 혹은 전류를 통해 전도 변화를 조절하고 대량의 줄(joule) 열을 생성시켜 마이크로 구조 변화를 생성시키고, 디바이스의 안정적인 성능 악화를 발생시키기 때문에 실제 응용을 실현하기 어려운 상황임.

중국과학원 닝보(寧波, 녕파) 재료기술 및 공정 연구소 소속 ‘선진 나노소재 및 디바이스 실험실’ 주거페이(諸葛飛, 제갈비) 연구팀은 기억 저항기의 안정성을 향상시키는 연구를 실행하고 초저(超低) 전압 기억 저항기, 순수 전자 형태의 기억 저항기 등을 개발한 동시에 기억 저항기 및 유사 대뇌 디바이스 분야 종합 논술 논문을 발표함.

연구팀은 기억 저항기의 안정성 문제를 근본적으로 해결하기 위해 비교적 성숙된 산화물 반도체 소재에 기반하고 전체 광 제어 기억 저항기를 개발하는데 성공함.

이번 연구를 통해 입사 광선 신호의 파장을 개변시키기만 하면 디바이스 전도 상태의 가역성 조정 제어를 실현할 수 있는 동시에 비휘발성을 보유할 수 있게끔 한다는 점과 전도 전체 광 조정 제어는 광 유도의 산화물 인터페이스 장벽 폭의 가역성 변화를 유도할 수 있다는 점을 입증함. 또한, 광 신호 조합 방식에 대한 디자인을 통해 유사 대뇌의 펄스 시간이 가소성 러닝(learning)에 의존한다는 점을 입증함.

전체 광 제어 기억 저항기 작업 메커니즘은 마이크로 구조 변화와 관련되어 있지 않는 동시에 필요한 신호의 파워 밀도도 매우 낮기 때문에(～20μW/cm2 혹은 더욱 낮은 상황임) 기억 저항기의 안정성을 극복하는 난제 해결을 위해 완전히 새로운 루트를 제공함.

그 외, 전체 광 제어 기억 저항기는 느낌(感), 저장(存), 컴퓨팅을 하나로 통합할 수 있기 때문에 차세대 인공 시각 시스템을 구축하는 데 응용될 수 있을 것으로 전망됨.

본 연구 성과는 Advanced Functional Materials ("All‐Optically Controlled Memristor for Optoelectronic Neuromorphic Computing")에 게재됨.