KAIST 김경민 교수 연구팀이 반도체에서 발생하는 잡음을 활용해 인간의 뇌처럼 정보를 처리하는 '뉴로모픽 뉴런 반도체 기술'을 개발했다는 소식입니다. 기존에는 정보 수신을 방해하는 요소로 여겨졌던 잡음을 오히려 뇌의 뉴런처럼 확률적으로 반응하는 '프로그래밍 가능한 뉴런(PPN)'을 구현하는 데 활용한 것이 이번 연구의 핵심인데요. Memristor 소자를 이용해 잡음의 특성을 조절함으로써, 신호의 속도나 주파수에 따라 유연하게 대응할 수 있도록 만들었습니다. 이번 기술은 동작 인식과 음성 인식에서 매우 높은 정확도를 보였으며, 향후 웨어러블 기기 등 저전력 뉴로모픽 시스템 구현에 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.