뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)은 인간의 뇌를 모방한 컴퓨터 공학의 한 종류입니다.
이 기술은 어떻게 작동하며 왜 인공 지능에 중요한지 뉴로모픽 컴퓨팅 | 개념 특징 및 전망 통해서 알아보겠습니다.

1. 뉴로모픽 컴퓨팅 개념과 중요성

뉴로모픽 컴퓨팅은 컴퓨터의 요소를 인간의 뇌와 신경계의 시스템을 모델로 삼는 컴퓨터 공학의 한 방법입니다. 이 용어는 하드웨어 및 소프트웨어 컴퓨팅 요소의 설계를 모두 지칭하며 뉴로모픽 엔지니어링이라고도 합니다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 아직 실생활에 적용되지 않은 새로운 과학 분야입니다. 대학, 미군, 인텔 연구소 및 IBM과 같은 기술 회사 등 다양한 그룹에서 연구를 진행 중입니다.

2. 뉴로모픽 컴퓨팅 작동 원리

뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뇌의 뉴런과 시냅스의 구조, 프로세스 및 용량에 기반한 하드웨어를 사용합니다. 뉴로모픽 하드웨어의 가장 일반적인 형태는 스파이크 신경망(SNN)입니다.
이 하드웨어에서는 노드 또는 스파이크 뉴런이 생물학적 뉴런처럼 데이터를 처리하고 저장합니다.

인공 시냅스 장치는 스파이킹 뉴런을 연결합니다. 이러한 장치는 아날로그 회로를 사용하여 뇌 신호를 모방한 전기 신호를 전송합니다.
대부분의 표준 컴퓨터처럼 이진 시스템을 통해 데이터를 인코딩하는 대신 스파이킹 뉴런은 개별적인 아날로그 신호 변화를 직접 측정하고 인코딩합니다.

뉴로모픽 컴퓨터에 사용되는 고성능 컴퓨팅 아키텍처와 기능은 폰 노이만 컴퓨터라고도 하는 대부분의 최신 컴퓨터의 표준 컴퓨터 하드웨어와는 다릅니다.

3. 뉴로모픽 컴퓨팅 특징

뉴로모픽 컴퓨터는 전통적인 컴퓨터와는 다른 특징을 가지고 있습니다. 대표적으로, 처리와 메모리가 분리되어 있지 않고, 대량의 병렬 처리가 가능하며, 이벤트 주도 계산 방식을 채택하여 에너지를 효율적으로 사용합니다.

뉴로모픽 컴퓨터에는 다음과 같은 특징이 있습니다.

• 집단화된 처리 및 메모리:
  뇌에서 영감을 받은 뉴로모픽 컴퓨터 칩은 각각의 뉴런에 별도의 영역을 두는 대신 각 뉴런에서 데이터를 함께 처리하고 저장합니다.
  처리와 메모리를 함께 배치함으로써 신경망 프로세서와 기타 뉴로모픽 프로세서는 폰 노이만 병목 현상을 피하고 고성능과 낮은 에너지 소비를 동시에 달성할 수 있습니다.
• 대규모 병렬 처리:
  인텔 랩의 Loihi 2 와 같은 뉴로모픽 칩은 최대 100만 개의 뉴런을 가질 수 있습니다. 각 뉴런은 서로 다른 기능을 동시에 작동합니다.
  이론적으로 뉴로모픽 컴퓨터는 뉴런 수만큼 많은 기능을 한 번에 수행할 수 있습니다. 이러한 유형의 병렬 기능은 뇌에서 뉴런이 무작위로 발화되는 것처럼 보이는 확률적 잡음을 모방합니다.
  뉴로모픽 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 이 확률적 노이즈를 더 잘 처리하도록 설계되었습니다.
• 본질적으로 확장 가능:
  뉴로모픽 컴퓨터에는 확장성을 가로막는 기존의 장애물이 없습니다. 더 큰 네트워크를 실행하기 위해 사용자는 뉴로모픽 칩을 더 추가하여 활성 뉴런의 수를 늘릴 수 있습니다.
• 이벤트 중심 계산:
  개별 뉴런과 시냅스는 다른 뉴런의 스파이크에 반응하여 계산합니다. 즉, 실제로 스파이크를 처리하는 뉴런의 일부만 에너지를 사용하고 나머지 컴퓨터는 유휴 상태로 유지됩니다.
  따라서 전력을 매우 효율적으로 사용할 수 있습니다.
• 높은 적응성과 가소성:
  뉴로모픽 컴퓨터는 인간과 마찬가지로 외부 세계의 변화하는 자극에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되었습니다.
  스파이크 신경망(SNN) 아키텍처에서는 각 시냅스에 전압 출력이 할당되고 작업에 따라 이 출력을 조정합니다. SNN은 잠재적인 시냅스 지연과 뉴런의 전압 임계값에 따라 서로 다른 연결을 진화하도록 설계되었습니다.
  연구자들은 가소성이 증가하면 뉴로모픽 컴퓨터가 학습하고 새로운 문제를 해결하며 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
• 내결함성:
  뉴로모픽 컴퓨터는 내결함성이 뛰어납니다. 인간의 뇌와 마찬가지로 정보가 여러 곳에 저장되므로 한 구성 요소에 장애가 발생해도 컴퓨터가 작동하는 데 지장이 없습니다.

4. 뉴로모픽 컴퓨팅 활용 및 전망

뉴로모픽 컴퓨팅은 여러 어려움에도 불구하고 여전히 많은 투자를 받고 있는 분야입니다. 전문가들은 뉴로모픽 컴퓨터가 크기가 작고 전력 소비가 적기 때문에 클라우드가 아닌 엣지에서 AI 알고리즘을 실행하는 데 사용될 것으로 예측합니다.

인간과 마찬가지로 뉴로모픽 하드웨어에서 실행되는 AI 인프라는 환경에 적응하고, 필요한 것을 기억하고, 필요할 때 클라우드와 같은 외부 소스에 액세스하여 더 많은 정보를 얻을 수 있을 것입니다.

이 기술의 다른 잠재적 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 무인 자동차
• 드론
• 로봇
• 스마트 홈 기기
• 자연어, 음성 및 이미지 처리
• 데이터 분석
• 프로세스 최적화

5. 뉴로모픽 컴퓨팅 도전 과제

최근 뉴로모픽 연구의 진전은 부분적으로는 소비자 및 기업 기술에서 AI, 머신러닝, 신경망 및 심층 신경망 아키텍처의 사용이 널리 확산되고 증가했기 때문이라고 할 수 있습니다. 또한 많은 IT 전문가들 사이에서 무어의 법칙이 끝났다는 인식이 확산되고 있기 때문일 수도 있습니다.

무어의 법칙에 따르면 마이크로칩에 탑재할 수 있는 트랜지스터의 수는 2년마다 두 배씩 증가하지만 비용은 동일하게 유지됩니다. 하지만 전문가들은 무어의 법칙의 종말이 임박했다고 예측합니다.
이러한 상황에서 뉴로모픽 컴퓨팅은 기존 아키텍처를 우회하고 새로운 수준의 효율성을 달성할 수 있다는 점에서 칩 제조업체의 주목을 받고 있습니다.

최근 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 개발은 마이크로컴과 같은 새로운 하드웨어에 초점을 맞추고 있습니다. 마이크로콤은 매우 정밀한 색의 주파수를 생성하거나 측정하는 뉴로모픽 장치입니다. 스윈번 공과대학교의 뉴로모픽 연구에 따르면 마이크로컴을 사용하는 뉴로모픽 프로세서는 초당 10조 번의 연산을 수행할 수 있다고 합니다.

마이크로콤을 사용하는 뉴로모픽 프로세서는 먼 행성에서 오는 빛을 감지하고, 내쉬는 숨의 내용을 분석하여 질병을 조기에 진단할 수 있습니다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 효율성을 향상시킬 수 있다는 장점 때문에 IBM, 인텔과 같은 주요 칩 제조업체는 물론 미군에서도 주목하고 있습니다.

뉴로모픽 기술의 발전은 무인 자동차나 드론과 같은 최첨단 자율 주행 기기의 학습 능력을 향상시킬 수 있습니다.

맺음말

뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌와 신경계를 모방하여 설계된 혁신적인 기술로, 인공 지능의 발전과 더불어 미래를 여는 열쇠일 것입니다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 여전히 정확성, 소프트웨어 및 알고리즘의 한계, 접근성 등 다양한 도전 과제를 안고 있습니다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해서는 지속적인 연구와 혁신이 필요합니다.