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애물단지 열을 오히려 컴퓨팅에 활용 기술 개발

박한수기자 | 기사입력 2024/06/25 [10:57]

애물단지 열을 오히려 컴퓨팅에 활용 기술 개발

박한수기자 | 입력 : 2024/06/25 [10:57]

- 신소재공학과 김경민 교수 연구팀, 열을 활용하는 차세대 컴퓨팅 기술 개발

- 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 산화물 반도체 활용, 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술 뛰어넘어 열 사용 컴퓨팅 기술 선보여 

- 기존 CPU, GPU보다 백만분의 1 수준의 에너지만 사용해 최적화 문제 풀이 가능

 

기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는데, 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 되며, 이에 열 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다. KAIST 연구진이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안하여 화제다. 

 

KAIST는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다.

 

연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체*를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다.

*모트 전이 반도체: 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자

 

본 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드* 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작하여, 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 하였다. 이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 하였다. 또한, 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할을 하였다. 이처럼 열 정보를 시공간적으로 활용할 수 있었으며, 이를 활용하여 컴퓨팅을 수행할 수 있었다. 

*폴리이미드: 우수한 기계적 강도, 유연성, 내열성을 가진 폴리머 소재. 디스플레이, 태양전지, 메모리 등에 다양하게 활용됨 

 

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 기존에는 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초로 제안한 데 있다”고 연구의 의미에 대해서 말했다. 

 

또한 “열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있으며, 또한 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 효과적으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 설명했다. 그리고“이번 연구는 미국의 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratory)와의 공동 연구로 검증된 결과”라는 점을 강조했다.

 

이번 연구는 KAIST 신소재공학과 김광민 박사과정, 인재현 박사, 이영현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며 재료 분야 최고 권위의 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials, Impact factor: 41.2)'에 6월 18일 字에 게재됐다.

(논문명 : Mott Neurons with Dual Thermal Dynamics for Spatiotemporal Computing).

 

한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. 

 

그림 1. 동적 열 상호작용이 가능한 유연한 기판에 통합된 NbO2 기반의 모트 전이 소자. 모트 전이 소자는 전압, 기판 온도, 모트 전이 소자 온도의 3차 열-전기적 스위칭 역학을 기반으로 한다. 이를 통해 복잡한 생체 모방 뉴런 거동, 주파수 기반 통각 수용체, 다양한 정보의 시공간적 전달이 가능하다. 

 

그림 2. 모트 전이 소자 간의 시공간적 열전달과 이를 이용하는 그래프 최적화 문제 해결 과정. 소자 간의 열전달 강도는 거리가 멀어지면 감소하는데, 이 현상을 이용하여 그래프를 어레이에서 구성할 수 있다. 모트 전이 소자에 같은 전압을 주면 열전달 강도에 따라 각기 다른 주파수로 수렴하게 되어, 이를 이용하여 최대 절단 문제(max-cut)를 해결할 수 있다.

 

 

 

 

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