신경 형태 컴퓨팅의 새로운 유형을 개발 중인 엔지니어들

펜 스테이트 대학교의 엔지니어 팀은 전통적인 컴퓨팅의 진행이 더 이상 느려지면서 새로운 유형의 컴퓨팅을 개발 중이다. 새로운 컴퓨팅 방법은 뇌의 신경 네트워크에 기반을 두고 있으며, 이는 매우 효율적이다.

이 논문은 Nature Communications에 발표되었다.

뇌 기반 컴퓨팅

현대 컴퓨팅과 아날로그 컴퓨터(인간의 뇌가 속하는)의 주요 차이점은 전자가 2개의 상태(on-off 또는 1과 0)를 가지고 있는 반면, 아날로그 컴퓨터는 많은 가능한 상태를 가질 수 있다는 것이다. 팀이 사용한 예는 불이 켜지고 꺼지는 것과 변수 조명이 있는 불을 비교하는 것이다.

팀 리더이자 펜 스테이트 대학교의 엔지니어링 과학 및 역학 조교수인 Saptarshi Das에 따르면, 뇌 기반 컴퓨팅에 대한 연구는 40년 이상 진행되어 왔다. 오늘날의 디지털 컴퓨터의 한계는 우리를 고속 이미지 처리로 강제하고 있으며, 이는 자율 주행 자동차의 경우이다.

빅데이터도 뇌 기반 컴퓨팅으로의 전환에서 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 기반 컴퓨팅은 패턴 인식 유형과 잘 작동하기 때문이다.

“우리는 강력한 컴퓨터를 가지고 있지만, 문제는 메모리를 한 곳에 저장하고 다른 곳에서 계산해야 한다는 것이다.”라고 Das는 말했다.

메모리에서 논리까지 데이터를 옮기면 많은 에너지가 소모되어 컴퓨팅 속도가 느려진다. 계산과 메모리 저장이 같은 곳에 있을 때까지, 이러한 환경에 많은 공간이 필요하다.

Thomas Shranghamer는 팀의 박사 과정 학생이며, 논문의 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 슈퍼 컴퓨터는 2~3개의 테니스 코트 크기이다.”

재구성 가능한 인공 신경 네트워크

팀은 인간의 뇌에서 뉴런과 같은 방식으로 재구성할 수 있는 인공 신경 네트워크를 개발 중이다. 이는 그래핀 시트에 짧은 전기장을 적용하여 이루어진다. 팀은 최소 16개의 가능한 메모리 상태를 보여주었다.

“우리가 보여준 것은 단순한 그래핀 필드 효과 트랜지스터를 사용하여 많은 메모리 상태를 정밀하게 제어할 수 있다는 것이다.”라고 Das는 말했다.

팀은 지금 기술을 상용화하고 싶으며, Das는 현재 가장 큰 반도체 회사들 사이에서 신경 형태 컴퓨팅으로의 전환으로 인해 이 작업에 많은 관심이 있을 것이라고 믿는다.

펜 스테이트 대학교 팀의 작업은 이러한 인공 신경 네트워크로의 전환의 최신 예이다. 인간의 뇌는 많은 최신 기술에 대한 영감으로서의 가치를 다시 한번 입증하며, 전문가가 현대의 슈퍼 컴퓨터의 크기를 크게 줄일 수 있는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다.