[AI칩] 4. 회로를 구성하는 4번째 요소, 멤리스터 

신경망을 모방하는 인공지능칩(AI Chip)·신경모방칩(Neuromorphic Chip) 기술개발 동향

[요약] 인간의 뉴런(Neuron)과 시냅스(Synapse)의 신경망(Neural Networks)을 모방하는 인공지능칩(AI Chip) 또는 신경모방칩(Neuromorphic Chip)을 개발하는 퀄컴, 인텔, IBM, 삼성전자, 알리바바 등의 특허분석을 소개하기에 앞서, (1) AI칩·신경모방칩을 개발하는 배경과 (2) 두뇌 신경망의 특징들인 가소성(Plasticity)·SNNs/JNNs·STDP와 LTP/LTD, 시냅스의 역할, 그리고 비-신경세포인 신경교의 역할 등 생물학적이고 화학적인 구조와 기능과 역할을 이해할 필요가 있다. 왜냐면 이러한 지식이 없으면 특허를 분석할 수도 없고 다음에 소개할 기업들의 특허분석 보고서를 이해할 수 없기 때문이다. 

추아(Chua, 1971)가 제안하고 HP의 연구원들이 2008년에 발견한 멤리스터(memristor)가 실제 존재하냐 아니냐의 논쟁도 다소 있지만, 향후 특허분석 보고서를 통해 소개하는 내용 중 멤리스터를 이용한 AI칩·신경모방칩을 연구하는 기업들이 있어 다소 긍정적인 관점에서 소개하려 한다. 왜냐면 AI칩·신경모방칩은 이제 시작이라는 점이다. 누가 어떤 물질(소자)을 갖고 뉴런과 시냅스와 같은 유기칩(Organic Chip)을 개발하는가가 중요하다. 멤리스터는 메모리(memory)와 저항기(resistor)의 합성어로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자다. 

본 글에서는 획기적인 에너지 절감의 AI칩·신경모방칩에 도전하는 두 가지 사례를 소개하는데, 프랑스/미국의 스스로 학습하는 인공 고체 시냅스인 멤리스터 개발과 미국 스탠포드대의 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 인공 유기 시냅스 개발이다. 이 두 가지 사례는 앞으로 소개할 퀄컴, 인텔, IBM, 삼성전자, 알리바바 등의 특허분석을 이해하고 왜 AI칩·신경모방칩에 도전해야 하는지 이해하는 데 도움이 된다. 결론적으로 인간의 두뇌는 연산과 학습, 기억과 회상을 하는데 20W의 전력이 필요한데, 이를 모방해 저-전력의 칩을 개발하자는 것이다. 

[글 싣는 순서]
1. 배경(Background) – Edge AI <-> Cloud AI의 쌍방향 시대가 온다
2. 뉴런과 시냅스의 신경망
2-1. 뉴런과 시냅스, 연산과 학습과 저장(기억)을 동시에 처리
2-2. 가소성과 SNNs/JNNs과 STDP와 LTP/LTD
2-3. 시냅스의 역할
3. 비-신경세포인 신경교의 별 세포 또는 성상세포

4. 회로를 구성하는 4번째 요소인 멤리스터(memristor)란?
4-1. 추아(Chua, 1971)가 제안하고 HP의 연구원들이 발견(2008)
4-2. 멤리스터의 만능 기능, 토탈 리콜(Total recall)이 가능
4-3. 어떤 원리인가? 이력현상(hysteresis effect)

5. 획기적인 에너지 절감의 AI칩·신경모방칩에 도전하는 사례들  
5-1. 프랑스/미국, 스스로 학습할 수 있는 인공 고체 시냅스인 멤리스터 개발
5-2. 미국 스탠포드대, 신경모방 컴퓨팅을 위한 인공 유기 시냅스 개발



4. 회로를 구성하는 4번째 요소인 멤리스터(memristor)란?
4-1. 추아(Chua, 1971)가 제안하고 HP의 연구원들이 발견(2008)

▲ 이 중 4번째 요소를 잃어버린 멤리스터(missing memristor)라 하며, 이는 바로 전하와 자속의 관계인 d&amp;Phi;=Mdq로 설명된다. 따라서 전하의 변화로 자속까지 변화시킬 수 있고 그 결과 자속이 변하면 자기장도 변한다. M=memristance의 함수관계 (출처: Strukov &amp;amp; Williams et al.(2008))

우리는 학교에서 두 개의 단자를 연결하는 회로(two-terminal circuit)를 구성하는 3가지 기본 요소(소자)로 축전기(콘덴서, condenser, capacitor), 저항기(resistor), 그리고 코일의 유도자(inductor)가 있다는 것을 배웠다. 

그리고 이 3가지 요소기술들은 모두 수동형(passive) 요소로 에너지를 분산시키거나(dissipating) 저장하거나(storing) 통과시키거나(passing) 소비할 수 있지만(consuming), 능동형(active)의 에너지를 생성하거나(generating) 증폭하거나(amplify) 변환할(convert) 수는 없다. 그리고 이들 3가지 요소들은 하나의 회로를 설명하는 다음 4가지 기본 변수들(variables)인 전류(current, i), 전압(voltage, v), 전하(charge, q), 그리고 자속(magnetic flux, Φ, 일정한 표면을 통과하는 총 자기력선 수) 중 2개 사이의 간단한 선형적 연결 관계로 설명된다. 

이에 대해 1971년 버클리대(University of California at Berkeley)의 전기 엔지니어인 레온 추아(Leon Chua)는 “멤리스터-잃어버린 회로 소자”라는 논문에서(Chua, 1971) 회로의 완벽한 구성을 위해 4번째 수동형 요소를 추가했는데, 그는 자속(Φ)과 전하(q)를 연결하는 가설적인 이 요소를 멤리스터(memristor)라 이름 지었다. 멤리스터는 메모리(memory)와 저항기(resistor)의 합성어로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자이다. 

이후 40년이 지난 후 미국 HP의 과학자들이 멤리스턴스(memristance, M)가 실제 일어나는 모델 시스템을 개발하고 이를 이용해 실제 멤리스터(memristor)라 불리는 전혀 새로운 종류의 전자 디바이스를 발견하여, 앞으로 더욱 작은 칩과 더욱 효율적인 칩을 만들 수 있는 가능성을 열었다. 

결국 HP의 과학자들은 4번째 요소기술을 실제 발견하고 증명하여, 기존의 트랜지스터를 대체할 새로운 트렌지스터를 만들어, 2008년 5월 1일자 네이처지에 "잃어버린 멤리스터의 발견(The missing memristor found, Strukov & Williams et al., 2008)이란 논문으로 발표하였다.

이들은 멤리스터를 이용해 아주 새로운 트랜지스터를 만들었는데, 이는 모든 칩을 빌딩 블록할 수 있는 아주 작은 스위치이다. "지금 우리는 모든 회로를 페인트칠 할 수 있는 아주 광범위한 팔레트(palette)라는 새로운 종류의 디바이스를 갖게 되었습니다"라고 이번 연구를 주도한 HP의 Information & Quantum Systems Lab의 윌리엄스(Williams) 교수는 말한다. 

▲ HP가 개발한 17개의 멤리스터로 만든 회로를 원자력현미경(AFM)으로 관찰. 두 개의 선이 겹쳐지는 볼록한 부분이 하나의 멤리스터다. 멤리스터는 플라티늄-산화 티타늄-플라티늄 층으로 구성돼 있다. (출처: R. Stanley Williams, Hewlett Packard Laboratories)

4-2. 멤리스터의 만능 기능, 토탈 리콜(Total recall)이 가능

"저는 이러한 일이 실제 일어날 것이라 결코 생각하지 못했습니다"라고 1971년 이를 제안한 추아(Chua) 교수는 놀라움을 금치 못했다. "저는 지금 흥분을 감출 수 없습니다. 이는 거의 제 제안을 100% 입증(vindication)했기 때문입니다. 사실 제가 제안한 것은 저의 상상력이 아니라 그저 기본 원리였습니다"라고 말했다. 

멤리스터(memristor)라 불리는 이유는 전력이 끊겨도 그 동안 회로에 흘렀던 모든 전자들의 양을 기억하기 때문이다. 따라서 연구원들은 이를 이용해 전기가 필요 없는 새로운 컴퓨터 메모리를 만들 수 있다. 

오늘날 대부분의 PC는 DRAM(dynamic random access memory)을 사용하지만 전기가 나가면 모든 데이터를 잃게 된다. 그러나 멤리스터로 구축된 컴퓨터들은 부팅이 즉각적으로 가능하고, 랩탑은 배터리가 방전되면 최종 작업했던 세션/화면이 그대로 유지되며, 모바일 휴대폰들은 배터리 충전 없이 1개월 이상을 사용할 수 있다. "컴퓨터를 켜면 컴퓨터를 껐을 때의 화면이 즉각적으로 부팅이 됩니다. 이는 아주 흥미롭고 가능성 있는 애플리케이션입니다. 이는 정말 실제 상황입니다"라고 윌리엄스 교수는 말했다. 

4-3. 어떤 원리인가? 이력현상(hysteresis effect)

멤리스터는 교류(a.c., alternating current)에서만 작동된다. 따라서 전압이 걸리면 시간에 따라 사인 곡선으로(sinusoidally, sine curve) 변한다. 이러한 전압의 양극성(polarity)이 변하기 때문에 멤리스터는 약간의 전도성 상태인 OFF(a less conductive OFF state)와 강한 전도성 상태인 ON(a more conductive ON state) 사이에서 양방향으로(가역적으로, reversibly) 스위치 시킬 수 있다. 

▲ 크로스바 구조의 멤리스터와 반복 전압 인가 대한 멤리스터의 전류 변화 특성 (출처: 시냅스 모방소자 연구개발 동향, ETRI, 2014)

극단적으로 말하면 멤리스터를 통해 흐르는 전류의 값(멤리스터의 저항값)은 최초의 사이클로 되돌아갈 때 처음 사이클의 반 사이클도 안 된다. 이를 이력현상(hysteresis effect)이라 하는데, 전류값이 주기적 또는 어떤 범위를 갖고 움직였을 때, 출발지로 돌아오지 못하고 다른 값으로 변화하는 현상을 말한다. 다시 말해 처음 상태로 돌아가는 것이 아니라, 그 이전의 이력 변화에 따라 다른 값으로 돌아가는 현상이다.

그러므로 멤리스터는 하나의 비선형적인 리시스터(a nonlinear resistor) 역할을 하게 되어, 멤리스터를 가로질러 걸리는 전압의 시간 기록에 따라 저항이 비선형적으로 변하여, 이러한 성질을 반영하는 메모리 리시스터(memory resistor)의 축약(contraction)이다. 따라서 멤리스터는 멤리스트적인 시스템(memristive systems)이라 불리는 비선형적 동적 디바이스(nonlinear dynamical devices)의 특별한 케이스라 부를 수 있다. 

일반적인 마이크로 규모 크기의 칩에서는 멤리스턴스(memristance)가 아주 미비하다. 그러나 나노크기로 들어가면 얘기는 달라진다. 이번 연구 논문에서 HP의 과학자들은 어떤 특정 전압하에서 전자와 원자가 동시에 쌍을 이루어 이동될 때 나노 규모 시스템에서 멤리스턴스(memristance)가 자연적으로 일어나고 있음을 간단한 모델로 보여주고 있다. 

그리고 이들은 플라티늄-산화 티타늄-플라티늄(platinum-titanium-oxide-platinum) 층으로 이루어진 나노셀(nanocell) 디바이스를 만들어 렘리스트적인 시스템을 증빙해 냈다. 그리고 이력현상적인 전류-전압의 성질들이 하나의 전압을 걸었을 때 산화 티타늄 층에 있는 산소 공간들을 앞과 뒤로 표류하는 것과 관계가 있음을 밝혀냈다.

윌리엄스 교수와 동료들은 이미 2개의 멤리스터를 이용해 하나의 크로스바 래치(a crossbar latch)를 만들었는데, 이는 하나의 트랜지스터 역할을 해내는 것이었다. "하나의 크로스바 래치는 여러분이 트랜지스터로부터 원하는 기능을 그대로 작동시킵니다. 그러나 다른 물리학 원리로 작동됩니다"고 윌리엄스 교수는 말했다.

더 흥미롭고 매혹적인 것은(intriguingly), 이 멤리스터 디바이스들은 기존의 트랜지스터보다 더 작게 만들 수 있다는 것이다. 더욱 작으면 그만큼 성능은 좋아진다(as they get smaller they get better). 이로써 2025년경에 파국을 맞을 무어 법칙(Moore's Law)을 가차 없이 무기한 연장하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 

▲ 생물학적 신경망의 이미지와 뉴런 세포의 해부학적 도식 (출처: 시냅스 모방소자 연구개발 동향, ETRI, 2014)

이에 대해 멤리스터가 실제 존재하냐 아니냐 논쟁도 있으나, 향후 특허분석 보고서를 통해 소개하는 내용 중에 멤리스터를 이용한 AI칩·뉴로모픽칩을 연구하는 기업들이 있어 다소 긍정적인 관점에서 소개하려고 한다. 

왜냐면 AI칩·뉴로모픽칩은 이제 시작이라는 점이다. 누가 어떤 물질(소자)을 갖고 뉴런과 시냅스와 같은 유기칩(Organic Chip)을 개발하는가가 중요한 것이다. 도전은 돈을 벌 수 있는 기업가 정신이기 때문이다.

 

차원용 소장/교수/MBA/공학박사/미래학자 

아스팩미래기술경영연구소(주) 대표, (전)국가과학기술심의회 ICT융합전문위원회 전문위원, 국토교통부 자율주행차 융복합미래포럼 비즈니스분과 위원, 전자정부 민관협력포럼 위원, 국제미래학회 과학기술위원장 

[정리 이새잎 기자 ebiz@]