김영훈·권정대 박사 연구팀이 리튬이온전지 소재 박막을 개발해 세계 최초로 고밀도·고신뢰성 신경반도체 소자 개발에 성공했다. 최근 각광받고 있는 리튬이온전지의 기초소재인 리튬이온을 초박막으로 생산하고 이를 2차원 나노입자와 결합시켜 차세대 AI 반도체의 핵심 부품을 고밀도·고신뢰성으로 제조하는 기술이다. 재료. 표면 및 나노스케일 재료학과 연구팀은 한국재료연구원 (KIMS)는 과학기술정보통신부 산하 정부출연연구기관입니다.
□ 신경반도체소자는 인간의 뇌와 유사한 시냅스와 신경세포를 포함하고 있어 정보처리와 기억을 담당하는 시냅스소자의 개발이 필요하다. 시냅스 시스템은 뉴런으로부터 신호를 받아 다양한 방법으로 시냅스 가중치(연결 강도)를 조절하여 정보를 동시에 처리하고 저장합니다. 특히 격자추의 선형성과 대칭성을 만족시키면 저전력으로 다양한 패턴의 인식을 용이하게 달성할 수 있다.
시냅스 가중치를 제어하는 전통적인 방법은 이종 구조 또는 산소 이온의 인터페이스 사이에 전하 트랩을 사용하는 것입니다. 그러나 이 경우 외부 전계에 따라 원하는 방향으로 이온의 이동을 제어하기 어렵다. 연구진은 외부 전기장에 따라 리튬 이온의 움직임을 유지하면서 박막 공정을 개발해 고밀도 반도체 AI 소자를 이용해 이 문제를 해결했다. 수십 나노미터 두께의 박막을 개발함으로써 웨이퍼 스케일의 두께를 제어하면서 정밀한 패턴 가공이 가능해 현재 반도체 공정에 적합하다.
□ 연구팀은 일반적인 반도체 공정에 사용되는 진공분사증착법을 이용하여 리튬이온 박막 개발에 성공하였다. 증착된 필름의 두께는 100nm 미만입니다. 실리콘 웨이퍼 기판 위에 반도체 공정으로 트랜지스터형 소자를 제작한 후 외부에서 전계를 가하면 가역적으로 대전된 리튬 박막 내의 리튬 이온이 이동하여 채널의 전도도를 정밀하게 조절할 수 있다. 제어. 연구팀은 이 클램프 장치를 이용해 인공신경망의 패턴 학습을 적용해 필기 패턴 인식을 개발했다. AI 반도체 소자는 500회 이상 반복되는 전기장에서도 정밀하게 조정된 격자 가중치 특성을 유지해 약 96.77%의 필기 패턴 인식률을 보인다.
□ 연구팀은 “차세대 신경반도체 소자는 CPU와 메모리를 필요로 하지 않고 기존의 폰 노이만 방식의 정보처리장치와 정보저장장치를 동시에 사용할 수 있다. 세계 최고 수준의 신경근 시스템, 햅틱 디바이스, 비전 센서 등 많은 저전력 AI 디바이스에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.”
이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 KIMS 대표사업과 한국연구재단 소재혁신시범사업의 재료혁신시범사업으로 수행됐다. 연구 결과는 2022년 11월 17일 세계적 학술지인 ACS AMI(ACS Applied Materials & Interfaces, IF: 10.383)에 게재되었다. (제1저자: 박병진, 학생연구원, 공동저자: 교수 J.N. 이, 부산대학교)
□ 연구팀은 스마트 웨어러블 기기를 저전력 AI 기기 및 웨어러블 에지 기기에 적용하여 후속 연구를 진행하고 있다.
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한국재료연구원(KIMS) 소개
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