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KAIST 연구팀 “양자 컴퓨팅의 현실적 대안”반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없다.에너지 소모량을 증가시킨다.반도체의 정상적 동작을 방해한다.열 발생을 최소화하는 게 기존 반도체 기술의 관건이었다.
한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 제시해 눈길을 끈다.
KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 발표했다.
2023 kbo mvp주파수 기반 통각 수용체,다양한 정보의 시공간적 전달이 가능하다." style="display: block; margin: 0 auto;">
연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이(Mott transition) 반도체를 활용했다.모트 전이 반도체는 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자를 일컫는다.반도체 소자에 열 저장과 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다.
이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU,2023 kbo mvpGPU와 같은 디지털 프로세서보다 100만분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다.
이번 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드(우수한 기계적 강도,유연성,내열성을 가진 폴리머 소재) 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작해 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 했다.
저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 했다.이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파된다.이는 공간적 정보 역할을 했다.이처럼 열 정보를 시공간적으로 활용할 수 있었고 이를 활용해 컴퓨팅을 수행할 수 있었다.
김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀으며 열은 저장할 수 있고,전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서 매우 유용하게 쓰일 수 있다”며 “이번 연구의 의미는 기존에 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초로 제안한 데 있다”고 강조했다.
이어 “열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있으며,2023 kbo mvp또한 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 효과적으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 설명했다.
이어 ”이번 연구는 미국의 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratory)와 공동 연구로 검증된 결과”라고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 신소재공학과 김광민 박사과정,인재현 박사,이영현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다.연구 결과(논문명 : Mott Neurons with Dual Thermal Dynamics for Spatiotemporal Computing)는 재료 분야 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials)' 6월 18일 자에 실렸다.
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