새로운 光을 이용한 컴퓨터 칩이 인공지능을 더智能하고 더 작게 만들 수 있을까

연구자들은 전자 칩을 개발했으며, 이는 인간의 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식을 모방하여 인공지능 알고리즘과 이미지 캡처에 필요한 하드웨어를 결합했다. 미국, 중국, 호주 연구자들이 협력하여 인공지능을 강화하기 위해 복잡한 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 새로운 전자 칩을 설계했다. 연구는 RMIT 대학에서 주도되었으며 최근 Advanced Materials 저널에 발표되었다. 연구 팀이 제작한 프로토 타입 장치는 나노 스케일이며, 메타 물질을 사용하여 칩이 빛에 반응하는 방식을 변경함으로써 인공지능 소프트웨어를 컴퓨터 이미지 하드웨어와 통합했다. 추가적인 개선으로, 이 기술은 더 작은 및 더智能한 장치, 드론 및 로봇의 기반이 될 수 있다. RMIT의 Sumeer Walia 부교수에 따르면, 새로운 칩 프로토 타입은 모듈러 구성 요소를 복잡한 시스템으로 결합함으로써 뇌와 같은 기능을 가능하게 한다. “우리의 새로운 기술은 다중 구성 요소와 기능을 단일 플랫폼으로 통합함으로써 효율성과 정확성을 급격히 향상시킨다”라고 Walia는 RMIT 뉴스에서 설명했다. “이는 자연의 가장伟大的 컴퓨팅 혁신인 인간의 뇌에 영감을 받은 모든 기능을 갖춘 인공지능 장치를 개발하는 데 우리를 더 가까이 가져온다.” 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 제작한 프로토 타입은 인간-기계 상호 작용, 확장 가능한 바이오닉 시스템 및 신경 생물학의 향상을 위한 큰 단계를 나타낸다. 대부분의 상업용 인공지능 애플리케이션은 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 오프 사이트 소프트웨어 및 데이터 처리를 사용한다. 더 강력하고 신뢰할 수 있는 온 사이트 애플리케이션을 만들기 위해, 프로토 타입 칩은 인텔리전스와 하드웨어를 에지 인공지능의 예로 통합한다. 자율 주행 자동차 및 드론과 같은 장치들은 대량의 데이터를 현장에서 처리할 수 있어야 하므로 새로운 칩 프로토 타입과 같은 기술에 이상적인 사용 사례이다. Walia는 자동차의 대시 캠에 연구자들이 개발한 신경 감성 하드웨어를 로드하면 전등, 다른 차량, 신호, 보행자, 식물 등이 인식될 수 있다고 설명했다. Walia에 따르면, 칩은 자율 주행 및 인공지능 기반 의사 결정에서 “전례 없는 효율성 및 속도”를 제공할 수 있다. 프로토 타입이 사용하는 기술은 RMIT 연구자들이 이전에 개발한 칩을 기반으로 한다. 이러한 이전 프로토 타입은 “기억”을 구축하고 수정하기 위해 빛을 사용했다. 연구 팀이 제작한 새로운 기능은 칩이 자동으로 이미지를 캡처하고, 이미지를 조작하며, 90% 이상의 정확도로 객체를 인식하는 기계 학습 모델을 교육할 수 있음을 의미한다. 프로토 타입 칩의 설계는 광遺伝학 기술에 영향을 받았다. 광遺伝학은 과학자들이 빛을 사용하여 신경 세포를 정밀하게 조작할 수 있는 새로운 생물 기술 도구를 말한다. RMIT 팀이 개발한 인공지능 칩은 블랙 포스포루스를 사용한다. 블랙 포스포루스는 매우 얇고, 빛의 파장이 변경됨에 따라 전기 저항이 변경된다. 다른 파장의 빛이 물질에照射되면, 물질의 특성이 변경되어 메모리 저장 및 이미징과 같은 다양한 기능에 유용하다. 연구의 주저자인 RMIT의 Taimor Ahmed 박사는, 빛 기반 컴퓨팅 시스템은 전통적인 컴퓨팅 방법보다 에너지 소비가 적고, 더 정확하며, 빠르다고 설명했다. Ahmed에 따르면, 모듈러 시스템을 하나의 나노 스케일 장치로 결합하는 장점은 인공지능 시스템 및 기계 학습 알고리즘이 더 작은 장치에서 사용될 수 있다는 것이다. Ahmed는 예를 들어, 과학자들이 인공 망막을 강화하고 바이오닉 눈의 정확도를 개선하기 위해 그들이 개발한 기술을 미니어처화할 수 있다고 설명했다. “우리의 프로토 타입은 환경에서 학습할 수 있는 뇌-온-칩과 같은 궁극의 전자 장치로의重大한 진보이다”라고 Ahmed는 말했다. 프로토 타입 칩은 다른 기술 및 기존 전자 장치와의 쉬운 통합을 염두에 두고 설계되었다.