뇌처럼 생각하는 칩, 신호 흐름 "순간"에 읽었다

하이커뮤니티매니져 0 11 10.29

KIST는 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현해 신경망 연결 구조를 기존보다 2만 배 빠르게 실시간 분석하는 기술을 개발했다. 연구에 참여한 박종길 선임연구원과 김대영 학생 연구원. KIST 제공

뇌가 정보를 처리하는 방식을 본뜬 반도체가 신경세포들이 서로 어떤 순서로 신호를 주고받는지를 실시간으로 분석할 수 있게 됐다.

한국과학기술연구원(KIST)은 박종길 반도체기술연구단 선임연구원팀이 기존 기술보다 최대 2만 배 빠르게 뇌 신경망의 연결 구조를 분석하는 ‘온칩 학습 기반 뉴로모픽 시스템’을 개발했다고 29일 밝혔다.

연구 성과는 국제전기전자공학회(IEEE) 재활공학 분야 학술지 '신경시스템 및 재활공학'에 7월 28일 게재됐다.

‘뉴로모픽(Neuromorphic)’ 기술은 뇌의 신경망 구조와 학습 방식을 모방한 차세대 인공지능 반도체다. 수많은 신호를 동시에 처리하는 병렬 연산으로 적은 에너지로도 높은 효율을 낼 수 있어 미국과 유럽 등은 기술 주도권 확보를 위해 경쟁적으로 투자하고 있다. 하지만 아직은 대중적으로 확산시킬 대표적인 활용 사례가 부족해 상용화가 더디다.

뉴로모픽 시스템을 활용한 실시간 신경망 분석 방법의 원리. (a)는 뉴로모픽 시스템의 실시간 뇌 신경망 분석 과정을, (b)는 STDP 학습방법을 통해 흥분성·억제성 연결을 모두 분석하는 원리를 나타낸다. KIST 제공

연구팀이 개발한 실시간 신경망 해석 기술은 이런 한계를 극복한 사례로 평가받는다. 연구팀은 뇌의 학습 원리를 반도체 칩에 직접 구현했다. 뇌의 신경세포는 신호를 주고받을 때 시차에 따라 연결 강도를 조절한다.

연구팀은 이 원리를 공학적으로 모사해 ‘스파이크 시각 차이 기반 학습(STDP)’ 회로를 설계했다. 덕분에 모든 신호를 저장하지 않고도 신경망의 연결 상태를 실시간으로 학습하고 분석할 수 있다.

기존 방식은 신경세포의 활동을 오랫동안 기록한 뒤 통계적으로 계산해야 했기 때문에 신호량이 많은 대규모 뇌 환경에서는 속도와 메모리 한계로 실시간 분석이 사실상 불가능했다.

KIST 연구팀은 이 한계를 해결하기 위해 STDP 회로를 구현할 때 필요했던 대규모 메모리 구조를 없애는 새로운 학습 방식을 고안했다. 그 결과 적은 메모리로도 대규모 신경망을 빠르게 분석할 수 있는 구조를 완성했다.

뉴로모픽 시스템에서 수행한 뇌 신경망 분석 실험 결과로 뉴로모픽 시스템이 신경망을 학습하며 실제 연결이 있는 위치와 연결이 없는 위치의 뉴런간 연결이 구분되는 모습을 보여준다. KIST 제공

박종길 KIST 선임연구원은 “이번 성과는 뉴로모픽 컴퓨팅이 실제 문제를 해결하는 강력한 도구로 발전하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “단순하고 확장성이 높은 하드웨어 구조 덕분에 앞으로는 생각만으로 기기를 제어하거나 특정 뇌 기능을 복제하는 것은 물론 시간 순서와 원인·결과 관계가 중요한 복잡한 센서 신호를 실시간으로 분석해 자율주행차나 위성통신 등 첨단 AI 분야에도 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

연구팀은 향후 이 시스템을 발전시켜 ‘생각만으로 기기를 제어하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)’의 핵심 기반 기술로 발전시킬 계획이다. 또 복잡한 센서 신호를 빠르게 해석해야 하는 자율주행차, 드론, 위성통신 등에도 응용할 수 있을 것으로 내다봤다.

https://m.dongascience.com/news.php?idx=74790

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순위	팀	경기	승	무	패	승점
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5	맨시티	17	10	4	3	34
6	맨유	19	10	1	8	31
7	웨스트햄	18	9	3	6	30
8	뉴캐슬	19	9	2	8	29
9	브라이튼	18	7	6	5	27
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11	첼시	18	6	4	8	22
12	울버햄튼	18	6	4	8	22
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