프로젝트 소개
본 과제는 인간 뇌의 신경망처럼 정보를 처리하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술을 멤리스터 크로스바 어레이 기반으로 개발하는 연구임. 멤리스터는 전기 신호에 따라 저항값이 변해 데이터를 저장하고 연산하는 반도체 소자로, 인공지능 연산의 속도 향상과 에너지 절감에 활용되는 기술임.
연구 목표는 높은 수율의 멤리스터 크로스바 어레이를 제작하고, 소자의 동작 특성·산포·노이즈·신뢰성을 분석하며, 이를 반영한 SPICE 호환 컴팩 소자 모델과 시뮬레이션 플랫폼을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 스택 엔지니어링과 어닐링 공정을 통한 어레이 제작, 반도체 파라미터 분석기를 활용한 정적·동적 특성 측정, 회로 및 시스템 수준의 뉴로모픽 컴퓨팅·뉴로 최적화 알고리즘 검증, 하드웨어 시연으로 구성됨. 기대 효과는 새로운 반도체 컴퓨팅 방식과 AI/머신러닝 가속 플랫폼 확보, 인공지능 연산에 필요한 에너지 소모 절감, 멤리스터 제작 공정 및 컴팩 모델의 산업적 활용 확대임.