신경형 컴퓨팅의 새로운 형태 개발 중인 엔지니어들

펜실베이니아 주립대 엔지니어 팀은 전통적인 컴퓨팅의 발전이 더 이상 진행되지 않자 새로운 컴퓨팅 방법을 개발 중이다. 이 새로운 컴퓨팅 방법은 뇌의 신경망을 기반으로 하며 매우 효율적이다.

이 연구는 네이처 커뮤니케이션즈에 발표되었다.

뇌 기반 컴퓨팅

현대 컴퓨팅과 아날로그 컴퓨터(인간의 뇌도 이에 속함) 간의 주요 차이점은 전자가 2진수(켜짐/꺼짐 또는 1과 0)로 구성되어 있는 반면, 아날로그 컴퓨터는 여러 가지 상태를 가질 수 있다는 것이다. 팀이 사용한 예는 불을 켜고 끄는 것과 변수 조정 가능한 조명을 비교하는 것이다.

엔지니어링 과학 및 역학 조교수인 사프타르시 다스(Saptarshi Das)에 따르면 뇌 기반 컴퓨팅에 대한 연구는 40년 이상 진행되어 왔다. 현재의 디지털 컴퓨터 한계로 인해 고속 이미지 처리로 이동하고 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 다스는 말했다.

메모리와 논리 간에 데이터를 전송하면 많은 에너지가 소모되어 컴퓨팅 속도가 느려진다. 계산과 메모리 저장이 같은 곳에 있을 때까지 많은 공간이 필요하다.

토마스 슈랑하머(Thomas Shranghamer)는 이 그룹의 박사 과정 학생이자 논문의 첫 번째 저자이다.

“우리는 뇌의 에너지와 면적 효율성을 모방하려고 하는 인공 신경망을 생성하고 있다”라고 슈랑하머는 말했다. “뇌는 매우緊凑하여 어깨 위에 올려놓을 수 있지만, 현대의 슈퍼컴퓨터는 2~3개의 테니스 코트 크기이다”

재구성 가능한 인공 신경망

팀은 그래핀 시트에 간단한 전기장을 적용하여 재구성 가능한 인공 신경망을 개발 중이다. 이 팀은 최소 16개의 가능한 메모리 상태를 보여주었다.

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

팀은 이제 이 기술을 상업화하고 싶으며, 다스는 현재의 신경형 컴퓨팅으로의 전환으로 인해 가장 큰 반도체 회사들 사이에서 많은 관심이 있을 것이라고 믿는다.

펜실베이니아 주립대 팀의 연구는 이러한 인공 신경망으로의 전환의 최신 예이다. 인간의 뇌는 다시 한번 많은 최신 기술의 영감으로서 가치를 입증하며, 전문가들이 현대의 슈퍼컴퓨터의 크기를 크게 줄일 수 있는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다.