나노기술 및 정책 정보

• 목록

MIT 연구팀이 뇌 프로세스를 훨씬 더 효율적으로 모방할 수 있는 물리적인 아날로그 장치를 사용하는 대체 시스템으로 발전시켰음. 이는 신경망을 시뮬레이션하기 위해 최신 반도체 회로를 사용하려면 많은 양의 메모리와 높은 전력 소비가 필요했던 문제점을 해결할 수 있음. 또한, 전 세계의 수 많은 팀이 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 작업을 수행하기 위해 신경망이라고 불리는 뇌의 배선을 모방하는 더 정교한 인공 지능 시스템을 구축하고 있는데 이를 효율적으로 설계할 수 있도록 기대됨. 신경망은 뇌에서 학습이 일어나는 방식을 시뮬레이션하려고 시도하는데, 이는 시냅스 (synapses)로 알려진 뉴런 사이의 연결을 점진적으로 강화하거나 약화시키는 것에 기초함. 이 물리적 신경망의 핵심 구성 요소는 저항 스위치이며 전자 컨덕턴스를 전기적으로 제어 할 수 있음. 이 조절 또는 모듈화는 뇌에서 시냅스의 강화 및 약화를 모방하는 것임. 기존의 실리콘 마이크로 칩 기술을 사용하는 신경망에서 이러한 시냅스의 시뮬레이션은 매우 에너지 집약적 인 프로세스임. 효율성을 높이고 보다 야심적인 신경망 목표를 달성하기 위해 최근 몇 년간 연구자들은 학습과 망각 등을 통해 시냅스가 점차적으로 강화되고 약화되는 방식을 보다 직접적으로 모방 할 수 있는 여러 가지 물리적 장치를 탐색하고 있음.

본 연구 성과는 ‘Nature Communications’ ("Protonic solid-state electrochemical synapse for physical neural networks") 지에 게재됨