새로운 광파워 컴퓨터 칩, 인공지능을 더智能하고 더 작게 만들 수 있을까?

연구자들은 전자 칩을 개발하여 인간의 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식을 모방하였으며, 인공지능 알고리즘과 이미지 캡처에 필요한 하드웨어를 결합하였다.

미국, 중국, 오스트레일리아의 연구자들이 협력하여 인공지능을 강화하기 위해 복잡한 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 새로운 전자 칩을 개발하였다. 이 연구는 RMIT 대학에서 주도되었으며 최근에 Advanced Materials 저널에 발표되었다.

연구 팀이 개발한 프로토 타입 장치는 나노 스케일이며, 메타 물질을 사용하여 칩이 빛에 반응하는 방식을 변경함으로써 인공지능 소프트웨어와 컴퓨터 이미징 하드웨어를 통합하였다. 이 기술을 더 발전시키면 더 작고 더智能한 장치, 드론, 로봇을 개발할 수 있을 것이다.

RMIT의 Sumeer Walia 부교수에 따르면, 새로운 칩 프로토 타입은 모듈러 구성 요소를 복잡한 시스템으로 결합함으로써 뇌와 같은 기능을 구현할 수 있다.

“우리의 새로운 기술은 여러 구성 요소와 기능을 단일 플랫폼으로 결합함으로써 효율성과 정확성을 급격히 향상시킵니다.”라고 Walia는 RMIT 뉴스에서 설명하였다. “우리는 자연의 가장伟大的 컴퓨팅 혁신인 인간의 뇌에서 영감을 받은 모든 인공지능 장치를 개발하는 데 더 가까이 다가갔습니다.”

Walia에 따르면, 연구 팀의 목표는 뇌가 학습하는 주요 방법 중 하나인 시각 정보를 기억으로 인코딩하는 것을 모방하는 것이다. 아직 많은 작업이 남아 있지만, 연구 팀이 개발한 프로토 타입은 인간-기계 상호 작용, 확장 가능한 바이오닉 시스템, 신경 생물학의 향상을 위한 큰 걸음이다.

대부분의 상업용 인공지능 애플리케이션은 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 오프 사이트 소프트웨어와 데이터 처리를 수행한다. 그러나 온 사이트 애플리케이션을 더 강력하고 신뢰할 수 있게 만들기 위해, 프로토 타입 칩은 인텔리전스와 하드웨어를 통합하여 에지 인공지능의 예를 보여준다. 자율 주행 자동차와 드론과 같은 장치들은大量의 데이터를 온 사이트에서 처리할 수 있어야 하므로, 이러한 기술에 이상적인 사용 사례이다. Walia는 연구자들이 개발한 신경망 하드웨어를 탑재한 자동차의 대시 캠이 자동차, 다른 차량, 신호, 보행자, 식물 등 다양한 물체를 인식할 수 있다고 설명하였다. Walia에 따르면, 칩은 “자율 주행 및 인공지능 기반 의사 결정에서 이전에 없던 효율성과 속도를 제공할 수 있다”고 한다.

이 프로토 타입이 사용하는 기술은 이전에 RMIT 연구자들이 개발한 칩을 기반으로 한다. 이러한 이전 프로토 타입은 빛을 사용하여 “기억”을 구축하고 수정하였다. 연구 팀이 개발한 새로운 기능으로 인해 칩은 자동으로 이미지 캡처, 이미지 조작, 물체를 90% 이상의 정확도로 인식하는 기계 학습 모델을 훈련할 수 있다.

프로토 타입 칩의 설계는 옵토 제네틱 기술에서 영감을 받았다. 옵토 제네틱스는 과학자들이 빛을 사용하여 신경 세포를 정밀하게 조작할 수 있는 새로운 생물 기술 도구를 제공한다. RMIT 팀이 개발한 인공지능 칩은 블랙 포스포루스를 사용한다. 블랙 포스포루스는 매우 얇은 반도체 물질로, 빛의 파장이 변경됨에 따라 전기 저항이 변경된다. 이 물질은 다양한 기능을 수행하는 데 유용하며, 메모리 저장 및 이미징과 같은 기능이 있다. 연구의 주저자인 RMIT의 Taimor Ahmed 박사는, 빛 기반 컴퓨팅 시스템은 전통적인 컴퓨팅 방법보다 에너지 소비가 적고, 더 빠르며, 더 정확하다고 설명하였다.

Ahmed에 따르면, 모듈러 시스템을 하나의 나노 스케일 장치로 결합하는ประโยชน은 인공지능 시스템과 기계 학습 알고리즘을 더 작은 장치에서 사용할 수 있게 된다는 것이다. 예를 들어, Ahmed는 과학자들이 인공 망막을 강화하고 바이오닉 안과의 정확성을 향상시키기 위해 개발한 기술을 미니어처화할 수 있다고 설명하였다.

“우리의 프로토 타입은 우리가처럼 환경에서 학습할 수 있는 브레인-온-어-칩을 개발하는 데 중요한 발전입니다.”라고 Ahmed는 말했다.

프로토 타입 칩은 다른 기술과 기존 전자 장치와의 통합을 쉽게 하여 설계되었다.