16일 찾은 서울 성북구 한국과학기술연구원(KIST) 본원에서는 차세대 인공지능(AI) 반도체로 운전자 맞춤형 자율주행 기술을 구현하는 시험이 진행 중이었다. 자율주행 시뮬레이션 프로그램이 켜진 모니터 속에서 한 자동차가 상암 월드컵경기장 주변 도로를 돌아다녔다. 이어 차주의 운전 성향을 학습한 자율주행차가 거의 똑같은 속도와 궤적으로 주행을 이어갔다. 운전자 고유의 주행 특징을 따라 할 수 있었던 것은 자율주행 솔루션에 연계된 뉴로모픽 반도체 덕분이다. 현장에서 만난 김재욱 KIST 반도체기술연구단 선임연구원은 “일반적인 뉴로모픽 기술은 신체의 균형 감각과 조화 능력을 담당하는 소뇌의 메커니즘을 구현한 것”이라며 “자율주행차가 이 반도체까지 탑재하면 돌발 상황 대처 등 일반적인 자율주행 기능에 더해 운전자 개개인의 주행 실력도 섬세하게 모사할 수 있게 된다”고 설명했다. 뉴로모픽 반도체는 생물학적 뇌 신경망을 모방한 차세대 AI 반도체다. 일반적인 컴퓨팅 구조와 달리 저장과 연산 기능이 뉴런과 시냅스에 분산돼 함께 수행된다. 반면 대표적인 AI 반도체인 그래픽처리장치(GPU)는 프로세서(연산)와 메모리(저장)가 분리된 이른바 ‘폰 노이만 구조’여서 작동 과정에서 데이터 이동이 반복되고 전력 소모가 과도하다. 데이터가 메모리와 프로세서 사이를 오가는 동안 전송 속도가 프로세서의 빠른 연산 성능을 따라가지 못하는 것이다. 김 연구원은 “GPU나 신경망처리장치(NPU) 등 기존 딥러닝 방식의 AI 반도체는 연산 주기에 맞춰 지속적으로 계산해야 하지만 두뇌 방식을 차용한 뉴로모픽 칩은 이벤트가 발생했을 때만 연산한다”며 “매 순간 연산하는 기존 방식보다 에너지 측면에서 훨씬 효율적일 수 있다”고 말했다 릴게임 가입머니 . 뇌가 자극이 있을 때만 신호를 발생시키듯 뉴로모픽 반도체도 필요한 순간에만 전기 신호인 스파이크를 주고받는다는 얘기다. 특히 물리적 세계에서 움직이는 피지컬 AI는 대규모언어모델(LLM)의 AI 인프라인 데이터센터로는 상용화가 어려울 것이라는 우려가 제기된다. 로봇이 중앙 데이터센터에서 학습된 AI 모델을 기반으로 추론을 수행하려면 막대한 전력이 필요하기 때문이다. 결국 디바이스가 놓인 환경에 부딪히며 실시간으로 대응하고 적응하는 능력이 필수적이라는 전망이다. 이에 섬세한 동작 제어에 강。을 가진 뉴로모픽 반도체는 휴머노이드 로봇 상용화를 위한 새로운 기술로도 주목받고 있다. KIST는 정부가 지원하는 차세대 지능형 반도체 기술 연구개발(R&D) 사업의 일환으로 피지컬 AI 시스템의 실시간 예측 제어를 위한 뉴로모픽 반도체 원천기술을 개발 중이다. 현재 출시된 휴머노이드 로봇은 비탈길이나 모래밭처럼 익숙하지 않은 환경에서 안정적인 동작을 유지하는 데 어려움을 겪는다. 하지만 KIST가 개발 중인 소뇌 모사 뉴로모픽 반도체를 탑재한 로봇은 소뇌 특유의 예측 메커니즘으로 이러한 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 김 연구원은 “사람이 예상과 다른 지형을 마주하면 선제적으로 자세를 고쳐 잡는데 이는 소뇌의 예측 제어 기능 덕분”이라며 “휴머노이드에 반도체 칩을 실시간으로 연동해 평지 걷기는 물론 경사 오르기, 방향 전환 등 비정형 환경에서도 제대로 걸을 수 있도록 하는 게 목표”라고 밝혔다 릴게임황금성오션바다 . 재활 환자 등이 착용하는 웨어러블 로봇에서도 활용성이 높을 것으로 기대된다. 실제로 김 연구원의 연구팀은 이종원 KIST 박사 연구팀과 함께 웨어러블 로봇에 뉴로모픽 반도체를 적용해 착용자 맞춤형 근력 보조 실증을 진행했다. 연구팀은 피지컬 AI 특화 뉴로모픽 칩 기술을 개발해 지식재산권(IP)을 확보하겠다는 구상이다. 김 연구원은 “GPU나 NPU만으로는 피지컬 AI 기술을 완성하기 어렵다”며 “뉴로모픽 반도체가 기존 AI 반도체를 완전히 대체하기보다는 피지컬 AI 상용화 과정에서 보완적인 역할을 맡게 될 것”이라고 내다봤다. 이어 “특히 휴머노이드에서는 소뇌 기능처럼 대규모 병렬 처리와 실시간 학습이 필요한 영역에서 뉴로모픽 반도체의 보완적 활용 가능성이 주목된다”고 덧붙였다. 뉴로모픽 반도체 기술은 인텔을 비롯해 미국이 앞서고 있으며 일부 상용 제품이 등장한 초기 단계다. 한국에서는 연구기관과 학계를 중심으로 개발에 속도를 내고 있다. 김경민 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 교수 연구팀은 지난달 반도체에서 자연스럽게 발생하는 잡음을 정보처리 자원으로 활용하는 ‘뉴로모픽 뉴런 반도체 기술’을 확보했다. 연구팀이 신체 활동 신호와 음성 신호를 각각 스파이크 신호로 변환해 인식 성능을 검증한 결과 동작 인식은 94.8%, 음성 인식은 95.0%의 정확도를 기록했다. 이 기술은 단일 하드웨어를 다양한 속도와 주파수의 신호에 맞춰 바꿔 쓸 수 있는 두뇌 모사 기술이다. 향후 저전력 뉴로모픽 시스템의 신호 처리 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 드에 반도체 칩을