나노기술 및 정책 정보

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산업기술종합연구소(AIST) 등 공동연구팀이 스핀 토크 발진 소자를 이용한 물리 리저버 계산의 단시간 기억 용량을 향상시킴. 리커런트 뉴럴 네트워크(recurrent neural network, 순환신경망)의 하나인 리저버 계산은 인공 지능(AI) 하드웨어로 대응되고 있는 추세이지만, 기존의 방식으로는 작동 원리나 작동 온도의 관점에서 소형화가 어려웠음. 한편, AIST는 나노미터 크기의 자석을 이용한 상온에서 작동하는 스핀 토크 발진 소자를 이용한 물리 리저버 계산을 제안해 왔으며, 이번 연구를 통해 고주파 자기장에 의한 동기화 현상을 이용하여 리저버 계산의 벤치마크인 짧은 기억 용량을 향상시킴. 향후 개발된 기술을 통해 물리적 리저버 계산에 의해 상온에서 동작하는 소형의 고밀도 AI 하드웨어의 연구 개발이 촉진될 것을 기대됨. 본 연구 성과는 ‘Applied Physics Letters’ 지에 게재됨