연구진은 곤충의 뇌에 신호를 전달하고 처리하는 시신경계 뉴런을 멤리스터 소자를 활용해 모방했다.
연구진은 이를 바탕으로 동작 인식 소자를 개발했다. 또 이를 검증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계, 적용했다. 그 결과 전력 소모량은 기존 대비 92.9% 감소했다. 사물의 움직임 예측 정확도는 15.0% 향상됐다.
김경민 교수는 ” 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’ 1월 29일 자 온라인판에 게재됐다.
한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
