무어의 법칙으로 대표되는, 반도체 소자의 미세화를 통한 컴퓨터 연산 성능의 지수 함수적인 증가가 이제 끝나가고 있습니다. 하지만, 최근 폭발적으로 발전하고 있는 인공지능 관련 응용분야처럼, 인류는 앞으로도 더 크고, 더 복잡한 문제를 만들어 낼 것이고, 또 풀고 싶어할 것입니다. 이렇게 끝없이 증가하는 인공지능 컴퓨팅 워크로드에 대응하기 위해서는 새로운 생각과 접근이 필요합니다. 김세영 교수 연구실에서는 컴퓨터의 연산을 현재보다 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 미래형 반도체 소자 기술과 뉴로모픽 아키텍쳐에 대해 연구하고 있습니다. 주요 관심 분야는 다음과 같습니다.

• 인공지능 연산을 위한 반도체 소재와 소자
• 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 전기적인 시냅스와 뉴런 소자
• 차세대 메모리 및 연산 소자
• 새로운 아키텍쳐에서의 학습 알고리즘과 테크닉
• 2차원 소재와 그 소자의 응용분야