์ธ๊ณต์ง๋ฅ
์ ๊ฒฝํ ์ปดํจํ ์ ์๋ก์ด ์ ํ์ ๊ฐ๋ฐ ์ค์ธ ์์ง๋์ด๋ค
펜실베이니아 주립대(Penn State)의 엔지니어 팀은 전통적인 컴퓨팅의 발전이 더 이상 진행되지 않자 새로운 유형의 컴퓨팅을 개발 중이다. 새로운 컴퓨팅 방법은 뇌의 신경 네트워크를 기반으로 하며, 이는 매우 효율적이다.
이 연구는 Nature Communications에 발표되었다.
뇌 기반 컴퓨팅
현대 컴퓨팅과 아날로그 컴퓨터(인간의 뇌가 속하는 범주)의 주요 차이점은 전자가 0과 1, 즉 켜짐과 꺼짐의 두 가지 상태만을 가지고 있는 반면, 아날로그 컴퓨터는 여러 가지 상태를 가질 수 있다는 것이다. 연구 팀은 예를 들어, 켜짐과 꺼짐의 두 가지 상태만 있는 불과, 밝기 조절이 가능한 불을 비교하였다.
연구 팀의 리더이자 펜실베이니아 주립대의 엔지니어링 과학 및 기계학 조교수인 Saptarshi Das에 따르면, 뇌 기반 컴퓨팅에 대한 연구는 40년 이상 진행되어 왔다. 현재의 디지털 컴퓨터의 한계로 인해 우리는 고속 이미지 처리를 위한 새로운 방향으로 나아가고 있는데, 이는 자율 주행 자동차의 경우에도 마찬가지이다.
빅데이터도 뇌 기반 컴퓨팅으로의 전환에서 중요한 역할을 하고 있는데, 이는 뇌 기반 컴퓨팅이 패턴 인식과 같은 작업을 잘 처리하기 때문이다.
“우리는 강력한 컴퓨터를 가지고 있지만, 문제는 메모리를 한 곳에 저장하고 연산을 다른 곳에서 해야 한다는 것이다”라고 Das는 말했다.
메모리에서 논리까지 데이터를 옮겨가며 많은 에너지가 소모되어 컴퓨팅 속도가 느려진다. 계산과 메모리 저장이 같은 곳에서 이루어질 수 있을 때까지, 많은 공간이 필요하다.
Thomas Shranghamer는 연구 팀의 박사 과정 학생이자 이 연구의 첫 번째 저자이다.
“우리는 뇌의 에너지와 면적 효율성을 모방하려고 하는 인공 신경 네트워크를 생성하고 있다”라고 Shranghamer는 말했다. “뇌는 매우 комп팩트하여 어깨 위에 올려놓을 수 있지만, 현대의 슈퍼컴퓨터는 2~3개의 테니스 코트 크기만큼의 공간을 차지한다”.
재구성 가능한 인공 신경 네트워크
연구 팀은 인간의 뇌에서처럼 재구성할 수 있는 인공 신경 네트워크를 개발 중이다. 이는 그래핀 시트에 간단한 전기 필드를 적용하여 이루어진다. 팀은 최소 16개의 가능한 메모리 상태를 보여주었다.
“우리는 간단한 그래핀 필드 효과 트랜지스터를 사용하여 많은 수의 메모리 상태를 정밀하게 제어할 수 있음을 보여주었다”라고 Das는 말했다.
연구 팀은 이제 이 기술을 상용화하고자 하는데, Das는 현재 반도체 회사들 사이에서 신경형 컴퓨팅으로의 전환 추세가 있으므로 이 연구에 대한 관심이 많을 것으로 믿고 있다.
펜실베이니아 주립대 연구 팀의 연구는 이러한 인공 신경 네트워크로의 전환의 최신 예이다. 인간의 뇌는 많은 최신 기술의 영감이 되며, 현대의 슈퍼컴퓨터의 크기를 크게 줄일 수 있는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다.
