국내 연구진이 도형의 경계를 구분하는 능력인 ‘그래프 색칠 문제’ 해결 능력을 갖춘 새로운 신경망 기술을 개발했다. 주파수 혼간섭을 방지하는 주파수 할당 문제 등에 응용될 것으로 기대된다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다. 연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화 된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제를 해결했다. 이 기술은 제조 관점에서 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신 현재 반도체 산업체에서 사용되
인간 대뇌 시각계는 망막에 투영된 모든 정보를 동일하게 처리할 수 없다. 시야 내에서 가장 중요할 것으로 예측되는 물체나 공간 위치를 선택하고, 이를 중점적으로 처리함으로써 실제 환경에 적응한다. 이러한 정보의 취사선택 기능이 주의 선택이다. 최근에는 이 주의 선택은 인공지능 개발에서도 크게 주목받는 기능이다. 생체의 시지각을 실현하는 가장 중요한 기능인 주의 선택은 신경세포(뉴런)의 활동을 기록하는 대뇌생리학적 기법뿐만 아니라, 인간 시지각을 계측하는 심리물리학적 기법 등을 이용해 학제적으로 연구되어 왔다. 또한 주의 선택의 뇌 메커니즘과 특성을 이해하기 위해서는 이들 실험에서 얻은 지식을 통합한 신경회로 모델의 구축과 시뮬레이션이 중요하다. 이러한 신경회로 모델의 응답을 정량적으로 평가하기 위해 자연 이미지에 대한 인간의 시선 데이터가 지표로 활용된다. 최근에는 이들 시선 데이터를 학습 데이터로 활용하는 기계학습적인 기법에 기초한 주의 선택 모델 획득 연구도 활발히 이루어지고 있다. 이 글에서는 시야 이미지에 대한 인간의 주의 선택 특성을 재현하는 계산 모델에 대해 설명한다. 특히 인간의 시지각을 담당하는 대뇌 시각 피질의 신경회로에 기초한 주의 선택 모
헬로티 조상록 기자 | 인텔은 오늘, 2세대 뉴로모픽 연구 칩 ‘로이히 2’와 신경 구조에서 영감을 받은 응용프로그램 개발을 위한 오픈소스 소프트웨어 프레임워크 ‘라바(Lava)’를 소개했다. 마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 연구소장은 "오늘 공개한 2세대 칩은 뉴로모픽 프로세싱의 속도, 프로그래밍 역량 및 용량을 크게 향상시켰으며, 전력 및 지연시간 등이 제한된 환경의 지능형 컴퓨팅 애플리케이션에서도 폭넓게 활용될 수 있다"고 말했다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 시각, 음성 및 제스처 인식부터 정보 검색, 로보틱스 및 제한된 상황에서의 최적화된 문제 해결능력 등 광범위한 엣지 애플리케이션에서 필요로 하는 에너지 효율성, 계산 속도, 학습 효율성을 대폭 개선하고자 개발됐다. 현재까지 인텔이 파트너사와 함께 선보인 애플리케이션에는 로봇 팔, 뉴로모픽 피부, 후각 감지 등이 포함된다. 로이히2 는 1세대 로이히 칩을 활용한 3년 간의 연구 결과와 인텔의 공정 기술 및 비동기식 설계 방법을 통합해 제작됐다. 로이히2는 신경 구조에서 영감을 받은 새로운 수준의 알고리즘과 애플리케이션을 지원하는 동시에, 한 개의 칩당 최대 100만개의 뉴런으로 최
헬로티 조상록 기자 | KAIST 전기및전자공학부 최양규, 최성율 교수 공동연구팀이 인간의 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다. 공동연구팀은 단일 트랜지스터를 이용해 인간의 뇌를 모방한 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 이 반도체는 상용화된 실리콘 표준 공정으로 제작되어, 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 상용화 가능성을 획기적으로 높였다. 뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는, 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 천억 개(1011)의 뉴런과
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