중국 국책 연구기관인 중국과학원이 푸단대학과 공동으로 지능 로봇에 적용할 수 있는 다중 모드(멀티 모드) 신경형태 감지 기술을 개발했다.

12일 중국 언론 IT지가(IT之家,IT즈자)에 따르면 중국과학원 마이크로전자연구소 류밍(刘明) 원사팀은 푸단(复旦)대학 류치 교수팀과 공동으로 다중 모드 신경 형태 감지 연구 방면에서 진전을 이뤘다고 밝혔다.

신체 감각 수용 시스템의 다중 모드 인식은, 사람들이 보다 포괄적인 물체의 속성을 이해하고 대상의 상태를 정확히 판단하는 데 도움이 된다.

특히 서로 다른 수용체의 감각 신호가 특정 조건에서 뉴런에 의해 통합돼 추가 처리를 위해 대뇌 피질로 보내지는데, 단일 모드 감지와 비교했을 때 다중 모드 융합 감지는 물체의 속성을 평가하거나 물체를 정확히 인지하는 데 있어 뚜렷한 이점을 제공한다.

전통적인 사람의 감지 시스템에서, 다중 모드 정보의 처리는 대부분 직렬 컴퓨팅 아키텍처를 채택한다. 센서 신호가 프로세서에서 처리되기 이전에 디지털 모드로 변환돼야 하는데, 이 과정에서 많은 전력 소비와 통신 대역폭의 오버헤드가 발생한다.

또한 펄스 영역에서 다중 모드 감지 시스템을 구축하기 위한 반도체 기술도 장치 집적화 및 회로 복잡성 문제에 직면한 상태다. 이에 보다 효율적인 다중 모드 융합 감지 하드웨어 솔루션 개발이 시급하다.

이를 위해 바이오 센싱 시스템은 병렬 분산 감각 정보 처리, 낮은 에너지 소비와 높은 내(耐)결함성 특성을 통해 기존의 난점을 극복할 수 있는 잠재력을 갖고 있다.

중국과학원 류밍 원사팀과 푸단대학의 류치 교수팀은 컴팩트한 구조의 다중 모드 융합 감지 스파이크 뉴런(MFSN) 어레이를 공동 개발했다.

이 어레이는 이질적으로 통합된 압력 센서와 NbOx 멤리스터로 구성된다. 압력 센서는 압력을 감지하고 NbOx 멤리스터는 펄스 출력을 생성하면서 온도 변화를 감지한다. 압력 및 온도 자극이 MFSN에 동시 작용하면 다중 모드 아날로그 감각 정보가 펄스 열에 융합돼 우수한 데이터 압축 및 펄스 변환 성능을 보인다. 또한 출력 펄스의 주파수와 진폭을 분리해 융합된 신호에서 독립적 압력 및 온도 정보도 얻을 수 있다.

연구팀은 MFSN 어레이와 스파이크신경망(SNN)을 결합해 인간의 신체 감각 시스템에서 다중 모드 정보(온도 및 압력) 감지 및 다중 모드 물체(다른 온도, 중량 및 형태의 물체) 분류 능력을 성공적으로 시뮬레이션했다.

이를 통해 효율적인 다중 모드 임펄스 감지 시스템을 구성할 수 있으면서 높은 지능의 로봇공학을 위한 새로운 아이디어를 제공했다. 이번 성과는 '다중 모드 융합 인식 및 객체 분류를 위한 이기종 통합 스파이크 뉴런 어레이(A Heterogeneously Integrated Spiking Neuron Array for Multimode-Fused Perception and Object Classification)'란 제목으로 '어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)'에 게재됐다.