신경형 컴퓨팅
신경형 컴퓨팅은 컴퓨터가 인간 뇌의 구조와 기능을 모방하도록 설계되고 제작되는 과정으로, 인공 뉴런과 시냅스를 사용하여 이런 방식으로 정보를 처리하는 것을 목표로 합니다.
신경형 컴퓨터는 인공 뉴런과 시냅스를 사용하여 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하여 오늘날 일반적으로 사용되는 컴퓨터보다 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결하고, 패턴을 인식하고, 결정을 내릴 수 있습니다.
신경형 컴퓨팅 분야는 아직 비교적 새로운 분야입니다. 대학, 정부, IBM, 인텔 연구소와 같은 대형 기술 회사에서 수행한 연구를 제외하면 실제 세계에 적용할 수 있는 사례는 거의 없습니다. 그럼에도 불구하고, 신경형 컴퓨팅은 특히 엣지 컴퓨팅, 자율 주행 자동차, 인지 컴퓨팅 및 기타 AI 응용 프로그램과 같은 분야에서 많은 가능성을 보여줍니다. 속도와 효율성이 중요합니다.
스탠포드 대학교의 신경형 컴퓨팅 분야 전문가이자 교수인 콰베나 보아헨은 오늘날 가장 큰 AI 계산 규모는 3~4개월마다 두 배로 늘어난다고 말했습니다. 많은 전문가들은 신경형 컴퓨팅이 무어의 법칙의 한계를 돌파할 수 있다고 믿습니다.,무어의 법칙에 따르면 데이터는 2년마다 두 배로 증가합니다.
신경형 컴퓨팅이 기존 컴퓨팅과 다른 점
신경형 컴퓨팅 아키텍처는 오늘날 일반적으로 사용되는 폰 노이만 아키텍처라고 알려진 기존 컴퓨터 아키텍처와 다릅니다.
폰 노이만 컴퓨터는 정보를 이진법으로 처리했습니다. 즉, 모든 데이터는 1 또는 0이었습니다. 이러한 컴퓨터는 순차적인 특성을 가지고 있으며, 데이터 처리(CPU)와 메모리 저장(RAM) 사이에 명확한 구분이 있습니다.
반면, 신경형 컴퓨터는 수백만 개의 인공 뉴런과 시냅스를 가지고 있어 다양한 정보를 동시에 처리할 수 있습니다. 이 시스템은 폰 노이만 컴퓨터보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 옵션을 제공합니다. 신경형 컴퓨터는 메모리와 처리 기능을 더욱 긴밀하게 통합하여 데이터 집약적 작업의 속도를 높입니다.
수십 년 동안 폰 노이만 컴퓨터는 표준으로 자리 잡았으며 워드 프로세싱부터 과학 시뮬레이션까지 다양한 분야에 사용되었습니다. 하지만 에너지 효율성이 낮고 성능을 저하시키는 데이터 전송 병목 현상이 자주 발생합니다. 시간이 지남에 따라 폰 노이만 구조는 우리가 필요로 하는 컴퓨팅 성능의 증가를 제공하기가 점점 더 어려워질 것입니다. 이로 인해 연구자들은 신경형 아키텍처와 양자 아키텍처 등 대체 아키텍처를 모색하게 되었습니다.
신경형 컴퓨팅의 장점
신경형 컴퓨팅은 첨단 컴퓨팅 환경에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 다양한 이점을 제공합니다.
기존 컴퓨팅보다 빠름
신경모사 시스템은 실제 뉴런의 전기적 특성을 더욱 밀접하게 모방하도록 설계되어 계산 속도를 높이고 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.
패턴 인식에 능숙하다
신경형 컴퓨터는 정보를 엄청나게 병렬적인 방식으로 처리하기 때문에 패턴을 인식하는 데 특히 뛰어납니다. Accenture Labs의 Danielescu는 "대체로 이는 사이버 보안부터 건강 모니터링까지 모든 분야에서 유용한 이상 징후를 감지하는 데도 능숙하다는 것을 의미합니다."라고 말했습니다.
빠르게 학습할 수 있다
신경형 컴퓨터는 인간과 마찬가지로 실시간으로 학습하고 변화하는 자극에 적응하도록 설계되었으며, 경험에 따라 뉴런 간 연결의 강도를 조절합니다. 이러한 다재다능함은 로봇에게 조립 라인에서 작동하도록 가르치거나 자동차가 번화한 도심 거리에서 자율 주행하도록 하는 등 지속적인 학습과 빠른 의사 결정이 필요한 응용 분야에 유용합니다.
높은 효율성과 에너지 절약
신경형 컴퓨팅의 가장 두드러진 장점 중 하나는 에너지 효율성으로, 특히 AI 제조에 유용합니다.
신경형 컴퓨터는 폰 노이만 구조처럼 각 뉴런마다 별도의 영역이 있는 것과 달리, 각 뉴런에서 데이터를 함께 처리하고 저장할 수 있습니다. 이러한 병렬 처리를 통해 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 작업을 더 빨리 완료하고 에너지를 덜 사용합니다. 스파이킹 신경망은 스파이크에 반응해서만 계산을 수행하는데, 이는 시스템의 뉴런 중 극히 일부만이 특정 시점에 전력을 소비하고 나머지는 유휴 상태를 유지한다는 것을 의미합니다.