[더테크 이지영 기자]  KAIST 연구진이 기존 실리콘 반도체 공정만으로 구현 가능한 차세대 최적화 연산 하드웨어를 개발했다. 인공지능(AI), 물류, 금융, 반도체 설계 등에서 수천 년이 걸릴 수 있는 복잡한 조합 최적화 문제를 저전력·고속으로 해결할 수 있는 기반 기술로 평가된다.

KAIST 전기및전자공학부 최양규 교수와 김상현 교수 공동 연구팀은 ‘오실레이터 기반 아이징 머신(Oscillatory Ising Machine)’ 구현에 성공했다고 6일 밝혔다. 해당 기술은 특수 소재나 신규 생산라인 없이 현재 반도체 산업 표준인 CMOS 공정을 그대로 활용할 수 있다는 점에서 상용화 가능성을 높였다는 평가다.

아이징 머신은 조합 최적화 문제 해결에 특화된 연산 구조다. 가능한 경우의 수를 모두 계산하는 기존 방식과 달리, 여러 진동 소자가 상호작용하며 가장 안정적인 상태를 찾아가는 과정에서 최적의 해를 도출한다.

연구팀은 일정한 주기로 신호를 반복하는 ‘오실레이터’를 활용했다. 여러 오실레이터가 서로 신호를 주고받으며 동기화되는 과정에서 자연스럽게 최적 상태를 탐색하는 구조다.

기존 아이징 머신은 소자 간 미세한 주파수 편차와 제한적인 연결 구조 때문에 복잡한 문제 처리에 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 오실레이터와 커플러(Coupler)를 모두 단일 실리콘 트랜지스터로 구현하는 구조를 제안했다.

이를 통해 소자 간 진동 속도 차이를 최소화해 안정적인 동기화를 구현했고, 다중 상태 커플링 기술을 적용해 연결 강도를 여러 단계로 조절할 수 있도록 했다. 결과적으로 문제 조건별 가중치를 보다 정밀하게 반영할 수 있게 되면서 해 탐색 정확도와 표현력이 동시에 향상됐다.

연구팀은 해당 기술로 대표적 조합 최적화 문제인 ‘최대 절단(Max-Cut)’ 문제 해결에도 성공했다. 최대 절단은 네트워크를 두 그룹으로 나눌 때 연결 효율을 최대화하는 문제로, 물류 경로 최적화, 금융 포트폴리오 구성, 반도체 회로 배치 등 산업 전반에 활용된다.

특히 이번 연구는 AI 시대 핵심 과제로 떠오른 ‘저전력 특화 연산’ 분야에서 의미가 크다. GPU 중심 연산 구조가 높은 전력 소비와 발열 문제를 안고 있는 가운데, 아이징 머신은 특정 최적화 문제를 훨씬 적은 전력으로 처리할 수 있는 대안으로 주목받고 있다.

최양규 교수는 “오실레이터와 커플러를 모두 실리콘 소자로 구현해 확장성과 정밀도를 동시에 확보했다”며 “반도체 설계 자동화와 통신 네트워크 최적화, 자원 분배 등 대규모 조합 최적화 산업에 폭넓게 적용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재됐으며, 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다.