◆ 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)

자율주행 시스템이 계속 발전하면서 시스템이 사용하는 컴퓨터에 대량의 에너지가 필요하다는 문제가 발생했다. M-Benz 엔지니어들은 완전한 자율주행 단계인 레벨5의 경우 연속 출력(continuous power) 3천와트가 요구될 수 있다고 추정한다. EV의 항속거리를 10% 이상 단축시키는 수준이다.

반면 사람의 뇌는 약 20와트의 전력을 사용한다. 뇌는 각각 정보의 조각을 나타내는 0과 1의 이진수를 무한대로 처리하는 디지털 컴퓨터처럼 작동하지 않기 때문이다. 컴퓨터는 고정된 클럭 주기(clock cycle)로 진행되는 연속적인 연산 과정에서 이 정보를 메모리에 작성하고 읽는 작업을 수행한다. 하지만 사람의 뇌는 훨씬 상세한 정보 덩어리를 필요한 때에 따라 처리하므로 훨씬 효율적이다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 일반적인 컴퓨터보다는 생물학적 뇌와 같이 작동하는 연산 구문(computing syntax)의 명칭으로서 유명한 헝가리 수학자 존 본 뉴먼(John von Neumann)의 이름을 딴 본 뉴먼 프로세스를 사용한다.

기존의 실리콘 반도체 컴퓨터를 사용하지만 0과 1이 아닌 ‘스파이크(spike)’로 표현되는 데이터를 사용하는 방식으로 컴퓨터를 구성한다. 스파이크는 더욱 정교한 데이터를 담고 있으며, 고정된 클럭 속도보다 더욱 직접적으로 처리된다.

꽤 무모해 보이는 개념이지만 차량의 자율주행 컴퓨터는 물론 전 세계적으로 에너지 요구량이 증가하고 있는 일반적인 인공지능 컴퓨터에서도 이러한 발전의 필요성이 분명 존재한다.

◆ 마이크로 파워 컨버터

EV는 파워 컨버터로 가득 차 있다. 배터리 전압을 모터 전압으로, 직류를 교류로, 한 주파수를 다른 주파수로 변환해야 한다. 이러한 컨버터들은 과도한 열을 발생시키거나 전력을 낭비하지 않도록 효율적으로 구성되어야 한다. 또한 소형화와 경량화도 필요하다.

M-Benz 연구자들은 높은 효율로 600와트의 전력을 처리할 수 있는 마이크로 컨버터를 개발했다. 이러한 컨버터는 변환 출력(conversion output)도 쉽게 조절할 수 있다. 예컨대 배터리가 방전되면서 배터리의 입력 전압이 낮아져도 지속적인 출력 전압을 유지할 수 있다.

컨버터의 길이는 약 4인치, 너비는 1인치이며 두께는 최대 0.5인치이다. M-Benz 엔지니어가 들고 있는 모습을 보았을 뿐 기자들이 실제로 들어보지는 않았으며, 내부가 보이지 않았기 때문에 대략적인 수치로 설명하고자 한다.

이러한 장치는 잠재적으로 매우 큰 장점을 보유하고 있다. 출시 예정인 《CLA》의 800V 배터리는 직렬로 연결된 셀 912개를 포함한다. 즉, 한 셀의 성능이 수준 이하로 떨어지면 전체의 효율성이 낮아진다는 의미이다. 각 셀이 이러한 컨버터에 장착되어 있다면 4V의 출력이 800V로 향상되며 모두 병렬로 연결될 수 있다. 이 경우 셀의 기능이 저하되어도 그 영향력이 훨씬 낮아진다.

EV 모터가 낮은 전력을 사용할 경우 각 배터리는 낮은 전류만 생성하는데 확실히 배터리에 좋은 상황은 아니다. 하지만 마이크로 파워 컨버터를 사용한다면 적절한 작동 전압을 유지하면서 일부 배터리를 차단하여 전류 수준을 높일 수 있다. 내연기관차의 실린더 비활성화(cylinder deactivation)와 유사한 기술이다.

또한 단일 배터리에 다양한 셀 화학을 사용하여 차량에 도움이 되는 방식으로 높은 전력을 생산하는 셀과 전력 저장에 유리한 셀을 혼합하여 구성할 수도 있다.