컴퓨팅을 혁신할 수도 있는 실험실 사고

메모리 회로를 테스트하던 중 한 학생이 MOSFET의 벌크 단자를 연결하는 것을 잊어버렸고, 이로 인해 트랜지스터가 뉴런과 유사한 전기적 동작(전압이 임계값에 도달하면 갑작스러운 전류 스파이크가 발생하고, 이후 스스로 이완하는 현상)을 보였다. 연구팀은 벌크가 플로팅 상태일 때 충돌 이온화로 생성된 정공이 실리콘 벌크에 축적되어 트랜지스터가 생물학적 뉴런과 유사하게 스파이크를 발생시키는 바이폴라 접합 소자로 변환된다는 것을 깨달았다. 두 번째 트랜지스터로 벌크 접촉 저항을 제어함으로써 수백만 회의 사이클에 걸쳐 일관되고 신뢰할 수 있는 발화를 달성했다. 이 우연한 발견은 표준 상보형 금속 산화물 반도체(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, CMOS) 트랜지스터를 사용하여 에너지 효율적인 뉴로모픽 컴퓨팅을 가능하게 하여 인공지능(AI)의 막대한 전력 소비를 줄일 수 있을 것이다. 현재 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)는 각각 최대 1,000와트를 소비하며, 복잡한 트랜지스터 회로를 사용하는 뉴로모픽 칩은 이미 최대 1,000배의 전력 감소를 보여주었다. 단일 트랜지스터 뉴런은 더 크고 효율적인 시스템을 가능하게 할 것이다.