오늘 소개할 것은 뉴로모픽 칩입니다.
뉴로모픽 칩은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하려는 특수 프로세서입니다.
"1"과 "0"으로 전통적인 디지털 논리를 사용하는 대신 뉴런과 시냅스처럼 동작하는 회로를 사용합니다.
따라서 이미지, 소리, 패턴과 같은 신호를 처리하는 데 매우 효율적입니다.
일반 컴퓨터는 정보를 단계별로 처리하는 반면, 뉴로모픽 칩은 뇌처럼 한 번에 많은 것을 처리합니다.
인공지능이 성장함에 따라 이러한 칩의 중요성은 더욱 커지고 있으며 더 빠르고 저전력으로 학습하고 결정할 수 있는 방법이 필요합니다.
이 글에서는 뉴로모픽 칩을 가능하게 하는 세 가지 핵심 아이디어인 시냅스 트랜지스터, 멤리스터, 아날로그 컴퓨팅에 대해 살펴보겠습니다.
시냅틱 트랜지스터
시냅스 트랜지스터는 생물학적 시냅스의 동작을 모방하는 전자 장치입니다.
시냅스는 두 뉴런 사이의 연결이며, 시냅스의 강도는 사용 빈도에 따라 달라집니다.
마찬가지로 시냅스 트랜지스터에서도 인가된 전압에 따라 두 단자 사이의 전류가 점진적으로 변할 수 있습니다.
이를 가소성 - 기억하고 적응하는 능력이라고 합니다.
엔지니어들은 이러한 트랜지스터를 메모리와 계산을 동시에 처리하도록 설계하여 기존 컴퓨터처럼 별도의 메모리 유닛이 필요하지 않도록 합니다.
산화물 반도체, 유기 필름 또는 2D 재료와 같은 재료는 아날로그 스위칭을 보여줄 수 있기 때문에 종종 사용됩니다.
시냅스 트랜지스터는 아직 완벽하지는 않지만 생물학과 기술을 연결하는 다리 역할을 합니다.
이는 지능이 단순히 속도에서 오는 것이 아니라 뉴런처럼 부드럽게 기억하는 능력에서 비롯될 수 있음을 상기시켜줍니다.
멤리스터들
멤리스터는 뉴로모픽 하드웨어의 또 다른 핵심 요소입니다.
멤리스터라는 이름은 '메모리 저항기'라는 뜻이며, 바로 그 이름입니다.
멤리스터는 통과한 전하의 양에 따라 저항이 변하며, 전원이 꺼져 있어도 그 상태를 기억합니다.
이 동작은 뇌의 시냅스가 시간이 지남에 따라 강화되거나 약화되는 것과 유사합니다.
뉴로모픽 시스템에서는 수천 또는 수백만 명의 멤리스터를 연결하여 학습하는 네트워크를 만들 수 있습니다.
작고 빠르며 0이나 1이 아닌 아날로그 값을 저장할 수 있습니다.
따라서 엣지 컴퓨팅 및 인공 지능 장치에 이상적입니다.
하지만 멤리스터는 불안정할 수도 있으며, 멤리스터를 지속적으로 제조하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
그럼에도 불구하고 멤리스터의 단순성은 매력적입니다.
단 두 겹의 재료만으로도 기억하는 무언가를 만들 수 있습니다.
어쩌면 가장 간단한 종류의 지능일지도 모릅니다.
아날로그 컴퓨팅
아날로그 컴퓨팅은 이러한 모든 아이디어를 서로 연결하는 기반입니다.
아날로그 컴퓨팅은 숫자를 세고 비교하는 디지털 컴퓨팅과 달리 측정하고 모방합니다.
이 컴퓨팅은 이산적인 숫자가 아닌 연속적인 신호를 처리합니다.
뉴로모픽 칩은 이 접근 방식을 사용하여 점진적인 변화, 가중치 신호, 타이밍 등 뇌가 정보를 처리합니다.
따라서 패턴 인식, 음성 처리, 심지어 감정 감지에도 효율적입니다.
자연스럽게 흐르는 전압으로 작동하기 때문에 디지털 시스템보다 에너지를 덜 소비합니다.
그러나 아날로그 시스템은 제어 및 보정이 더 어렵고 노이즈가 결과에 쉽게 영향을 미칠 수 있습니다.
하지만 아날로그 컴퓨팅의 매력은 불완전함에 있습니다.
정확성을 목표로 하지 않고 이해만 목표로 합니다.
그리고 이 정도면 충분합니다.
결론적으로 뉴로모픽 칩은 반도체 진화의 또 다른 단계가 아니라 완전히 다른 방향입니다.
시냅스 트랜지스터, 멤리스터, 아날로그 컴퓨팅을 결합하여 엔지니어들은 천천히, 부드럽게, 하지만 의미 있게 우리처럼 생각하는 기계를 만들고 있습니다.
계산하지 않고 반응합니다.
저장하지 않고 기억합니다.
아마도 미래에는 이러한 칩이 인공지능을 조금 덜 인공적으로 느끼게 만들 것입니다.
그리고 그렇게 되면 지능에는 이진 형태뿐만 아니라 다양한 형태가 있다는 것을 깨닫게 될 것입니다.