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KAIST-미 샌디아연구소 공동 개발…"개념 제안에 의미"기존 CPU나 GPU가 사용하는 에너지의 100만분의 1만으로도 경로찾기 등 복합한 최적화 계산을 할 수 있는 차세대 열 컴퓨팅 기술이 개발됐다.
인공지능과 딥러닝 등의 확산에 따른 전기 에너지 사용량이 현안으로 부상한 가운데 공개된 혁신적인 컴퓨팅 구동 기술이어서 과학기술계의 관심을 끌었다.
KAIST는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 미국 샌디아 국립연구소와 공동으로 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 26일 밝혔다. KAIST '열컴' 연구진.왼쪽부터 김경민 교수,테슬라 오토스티어김광민 박사과정,테슬라 오토스티어인재현 박사,테슬라 오토스티어이영현 박사과정. 
연구팀은 반도체 소자에서 발생하는 열이 CPU의 계산 성능을 떨어뜨리고,이 열을 처리하는 추가 비용이 발생한다는데 주목했다.
이 같은 문제 해결 방안으로 연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 산화나이오븀(NbO₂) 기반의 모트 전이 (Mott transition) 반도체를 눈여겨 봤다.모트 전이 반도체는 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자다.
연구팀은 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드 기판으로 모트 전이 반도체 소자를 제작했다.소자에서 발생한 열은 폴리이미드 기판에 저장했다.
저장된 열은 일정 시간 동안 유지돼 시간적 정보 역할을 했다.또 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되면서 공간적 정보 역할도 했다.
연구팀은 "열 정보를 시,테슬라 오토스티어공간적으로 활용해 컴퓨팅을 수행할 수 있었다"며 "CPU나 GPU가 쓰는 에너지 소모량 대비 1백만분의 1 정도만 써도 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀수 있었다"고 부연 설명했다. 모트 전이 소자 그래픽.전기적 스위칭 개념을 구현 과정별로 설명했다. 
김경민 교수는 “버려지던 반도체 소자 열을 컴퓨팅에 활용하는 개념을 최초로 제안했다"며 "열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있다"고 말했다.
김 교수는 또 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 강조했다
이 연구는 KAIST 신소재공학과 김광민 박사과정,테슬라 오토스티어인재현 박사,이영현 박사과정 연구원이 공동 제1 저자로 참여했다.관련 논문은 재료 분야 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials,Impact factor: 41.2)'(6월18일자)에 게재됐다. 모트 전이 소자 간 시공간적 열전달과 이를 이용하는 그래프 초적화 문제 해결 과정을 나타낸 그림. 
