기계와 두뇌 사이의 격차 해소

여기서는 컴퓨터를 사용하여 사물을 만드는 방법을 곧 변화시킬 뉴로모픽 컴퓨팅 뒤에 있는 기술과 그 밖의 모든 것을 배우게 됩니다!

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 사물인터넷(IoT), AI 로봇, 자동화된 생산 라인 등과 같은 첨단 기술의 발전으로 컴퓨터의 작업량은 계속 증가하고 있습니다.

반도체 칩과 함께 작동하는 오늘날의 컴퓨터는 계산을 더 빠르게 처리하고, 에너지를 덜 소비하며, 열을 효율적으로 발산하는 능력에 도달했으며, 마지막으로 휴대용 장치보다 훨씬 더 작아지는 능력에 도달했습니다.

뉴로모픽 컴퓨팅이 왔습니다! 이 기술을 통해 컴퓨터 과학자와 뉴로모픽 엔지니어는 인간의 두뇌처럼 기능하는 컴퓨터를 만들 수 있습니다. 이 최첨단 컴퓨팅 기술에 대해 알아야 할 모든 것을 배우려면 끝까지 읽으십시오!

목차

뉴로모픽 컴퓨팅이란 무엇입니까?

뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 인간의 두뇌 기능을 닮은 컴퓨터 아키텍처입니다. 특히, 컴퓨터 과학자들은 생물학적 뉴런과 그 시냅스를 모방하는 합성 뉴런의 프로토타입을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

인간의 뇌가 사용하는 860억 개의 뉴런 콤팩트한 공간에서 1260입방센티미터. 이 뉴런 사이의 시냅스 연결은 기억, 시각, 추론, 논리적 사고, 운동 운동 및 기타 신체 기능을 제어합니다. 물론 에너지 효율이 높기 때문에 뇌의 처리 장치를 냉각하기 위해 외부 냉각 시스템이 필요하지 않습니다.

따라서 실제 뉴로모픽 컴퓨터는 인간의 두뇌처럼 작동하지만 인공 시냅스 장치, CPU 및 GPU를 사용합니다. 또한 이러한 컴퓨터는 상황에 적응할 수 있으며 대부분의 슈퍼 컴퓨터와 개인용 컴퓨터가 수행하는 사전 프로그래밍에 전적으로 의존하지 않습니다.

예를 들어, 인텔 로이히 2 2세대 뉴로모픽 연구 칩입니다. 칩당 약 100만 개의 합성 뉴런이 포함되어 있어 컴퓨팅 시스템의 생물학적 뇌 시스템을 모방합니다. 이는 뉴로모픽 계산 연구 및 개발을 위한 오픈 소스 운영 체제인 Lava 소프트웨어 프레임워크에 의해 운영됩니다.

신경형공학

이는 컴퓨터 과학자들이 뉴로모픽 칩, 인공 시냅스 장치, 에너지 효율성 전략 등과 같은 뉴로모픽 컴퓨팅을 목적으로 컴퓨터 부품을 배우고 설계하는 노력의 분야입니다.

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이 기술 연구 및 개발 분야에서 엔지니어는 눈, 피부, 신경 자극 등과 같은 인간의 감각 시스템을 모방한 뉴로모픽 센서에 대해서도 연구합니다.

뉴로모픽 컴퓨팅: 주요 원리 및 개념

  • 생체모방은 인간 두뇌의 신경망 구조와 기능을 모방합니다.
  • 스파이킹 뉴런은 활동의 스파이크 또는 펄스를 통해 통신하는 인공 뉴런입니다.
  • 병렬 처리는 두뇌의 병렬 정보 처리와 유사한 동시 데이터 처리를 가능하게 합니다.
  • 이벤트 중심 처리는 관련 데이터 변경에 중점을 두고 지속적인 계산을 피함으로써 에너지를 절약합니다.
  • 시냅스 가소성은 학습과 기억을 위한 인공 뉴런 간의 적응 연결을 촉진합니다.
  • 저전력 소비 전략은 에너지 효율성을 우선시하여 모바일 및 엣지 컴퓨팅에 적합합니다.
  • 실시간 처리는 로봇 공학 및 자율 시스템과 같이 신속한 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
  • 뉴로모픽 하드웨어는 뉴로모픽 컴퓨팅 작업을 최적화하는 특수 하드웨어 아키텍처입니다.
  • 인지 컴퓨팅은 인식 및 의사 결정과 같은 인지 기능을 수행할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.
  • 신경과학, 컴퓨터 과학, 공학을 결합하여 신경형 계산 시스템을 발전시키는 학제간 접근 방식이 있습니다.
  • 이제 뉴로모픽 컴퓨팅이 어떻게 작동하는지 논의하겠습니다.

    뉴로모픽 컴퓨팅은 어떻게 작동하나요?

    뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 두뇌의 뉴런과 시냅스의 구조와 기능에서 영감을 받은 하드웨어 구성 요소를 사용합니다. 뉴로모픽 하드웨어의 주요 유형은 스파이킹 신경망(SNN)으로, 스파이킹 뉴런으로 알려진 노드는 생물학적 뉴런과 매우 유사하게 데이터를 관리하고 저장합니다.

    인공 시냅스 장치는 급증하는 뉴런 사이의 연결을 설정합니다. 이러한 장치는 아날로그 회로를 사용하여 뇌 신호와 유사한 전기 신호를 전송합니다. 이진 인코딩을 사용하는 기존 컴퓨터와 달리 스파이킹 뉴런은 개별 아날로그 신호 변경을 직접 측정하고 인코딩합니다.

    뉴로모픽 컴퓨팅의 하드웨어 구성 요소

    이미지 출처: 인텔

    #1. 스파이크 뉴런 및 시냅스 장치

    합성 뉴런은 스파이크와 같은 전기 신호를 사용하여 데이터를 처리하고 전송합니다. 이들은 시냅스 장치와 연결됩니다.

    시냅스 장치는 생물학적 뇌의 시냅스를 복제합니다. 시냅스 장치는 급증하는 뉴런 사이의 통신을 가능하게 합니다.

    #2. 아날로그 회로

    이러한 회로는 뇌 신호를 모방하는 아날로그 기술로 전기 신호를 처리합니다.

    #삼. 멤리스터

    이러한 비휘발성 저항기는 뉴로모픽 하드웨어에서 일반적으로 사용되는 정보를 저장하고 처리할 수 있습니다.

    #4. 뉴로모픽 칩

    뉴로모픽 칩은 뉴로모픽 컴퓨팅 작업을 위해 설계된 특수 집적 회로입니다. 이는 필라멘트 산화물 기반 저항성 메모리 기술(OxRAM) 기반 컴퓨터 칩입니다.

    #5. 신경 코어

    이는 신경망 시뮬레이션 및 계산 실행 전용 처리 장치입니다.

    #6. 이벤트 기반 센서

    이러한 고급 센서는 데이터의 변화를 감지하고 신경 반응을 유발하여 전력 효율성을 최적화합니다. 예를 들어 이벤트 기반 비전 센서(EVS)는 픽셀 단위의 조명 변화를 분석하여 짧은 대기 시간으로 데이터를 더 빠르게 전송할 수 있습니다.

    #7. 메모리 유닛

    뉴로모픽 시스템에서 정보를 유지하고 학습을 촉진하기 위한 스토리지 구성 요소입니다.

    #8. 뉴로모픽 하드웨어 플랫폼

    뉴로모픽 컴퓨팅 애플리케이션을 지원하고 실행하도록 설계된 포괄적인 시스템입니다.

    #9. 디지털-아날로그 변환기

    DAC는 신경 처리를 위해 디지털 데이터를 아날로그 신호로 변환합니다.

    뉴로모픽 컴퓨팅의 소프트웨어 구성 요소

    이미지 출처: 인텔

    #1. 신경망 시뮬레이터

    이는 스파이크 신경망의 동작을 에뮬레이트하는 프로그램입니다. 이러한 특수 도구를 사용하면 뉴로모픽 컴퓨터에서 테스트하고 실험할 수 있습니다.

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    #2. 뉴로모픽 소프트웨어 프레임워크

    뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 뉴로모픽 모델과 알고리즘의 개발과 시뮬레이션을 용이하게 하는 고급 소프트웨어입니다.

    #삼. 학습 알고리즘

    이러한 소프트웨어 루틴을 사용하면 인공 신경망이 훈련을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 조정하고 향상할 수 있습니다.

    #4. 뉴로모픽 프로그래밍 라이브러리

    뉴로모픽 애플리케이션 개발을 단순화하기 위해 미리 작성된 코드 및 기능 모음입니다.

    #5. 뉴로모픽 비전 소프트웨어

    이벤트 기반 카메라와 같은 뉴로모픽 비전 시스템에서 시각적 데이터를 처리하도록 설계된 소프트웨어입니다.

    #6. 뉴로모픽 에뮬레이터

    이러한 특수 도구를 사용하면 개발자는 테스트 및 디버깅을 위해 기존 컴퓨터 시스템에서 뉴로모픽 하드웨어의 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다.

    #7. 사용자 인터페이스 소프트웨어

    GUI 또는 CLI는 뉴로모픽 하드웨어와 상위 수준 컴퓨팅 시스템 간의 통신을 용이하게 합니다. 이 도구는 더 광범위한 애플리케이션으로의 통합을 더욱 촉진합니다.

    #8. Neuromorphic 소프트웨어 개발 키트

    이는 뉴로모픽 앱 구축을 위한 도구, 라이브러리 및 문서를 제공하는 포괄적인 SDK 패키지입니다.

    뉴로모픽 컴퓨팅 사용 사례

    자율주행자동차

    뉴로모픽 하드웨어와 알고리즘은 자율주행차가 실시간 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 교통 상황에서 안전과 탐색이 더욱 향상됩니다.

    이미지 인식

    뉴로모픽 컴퓨팅은 시각적 데이터의 효율적인 처리를 통해 이미지 인식을 향상할 수 있습니다. 실시간 얼굴 인식 및 물체 감지와 같은 애플리케이션에서 이는 큰 도약이 될 수 있습니다.

    자연어 처리

    AI 챗봇, 가상 비서, AI 데이터 분석 도구 등의 음성 및 언어 이해를 향상시킬 수 있습니다. 이는 더욱 대화적이고 반응적인 상호 작용으로 이어질 것입니다.

    에너지 효율적인 컴퓨팅

    IoT 및 IIoT에는 최소한의 에너지 공급으로 로컬 처리 기능을 갖춘 초소형 컴퓨터가 필요합니다. 뉴로모픽 컴퓨팅 기술을 통해 IoT 하드웨어 개발자는 집, 사무실 및 산업 시설을 제어할 수 있는 보다 효율적이고 스마트한 장치를 생산할 수 있습니다.

    또한 읽어 보세요: IIoT와 IoT: 차이점과 유사점

    사이버 보안

    사이버 보안 및 인터넷 데이터 개인정보 보호 생태계에서 뉴로모픽 컴퓨팅은 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 이상 징후 탐지에 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 이러한 시스템은 잠재적인 보안 위협을 보다 효과적으로 식별합니다.

    학습 자료

    #1. 처음부터 Python의 신경망: Udemy

    이 Udemy Python의 신경망 강좌 뉴로모픽 컴퓨팅 및 기계 학습에 대한 실무 경험을 제공합니다. 일반 Python으로 신경망을 처음부터 프로그래밍하는 방법을 가르쳐줍니다.

    본 과정에서는 보다 유용한 네트워크를 개발하기 위해 숨겨진 레이어와 활성화 기능을 소개합니다. 또한 입력 레이어, 출력 레이어, 가중치, 오류 함수, 정확도 등과 같은 측면을 이해하는 데 도움이 됩니다.

    #2. 뉴로모픽 컴퓨팅: 클래스 센트럴

    이 무료 온라인 코스 유튜브를 통해 보실 수 있으며, 편한 시간에 시청하실 수 있습니다. 코스 시간은 30분 이상입니다.

    뇌처럼 작동하는 기계, 튜링-폰 노이만 패러다임의 종말, 작동 온도 범위 ATI VS 인지 능력(EQ), 글로벌 에너지 소비, 계산 한계 등 여러 섹션으로 나뉩니다.

    #삼. 뉴로모픽 컴퓨팅 원리 및 구성

    이 책을 읽으면 뉴로모픽 컴퓨팅의 원리와 구성을 배울 수 있습니다. 또한 학습 기능을 갖춘 신경망을 위한 내결함성 확장형 하드웨어 구축 기술에 중점을 둡니다.

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    뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 개요를 공유하는 것 외에도 인공 신경망의 기본 사항을 탐색할 수 있습니다. 이 책에서는 인공 뉴런과 진화에 대해서도 논의합니다. 또한, 뉴런 모델, 저장 기술, 뉴런 간 통신 네트워크 등 다양한 접근 방식의 신경망 구현 방법을 배우게 됩니다.

    이 리소스는 하드웨어에서 효율적인 뉴로모픽 시스템을 개발하려는 사람들에게 도움이 될 것입니다. 이 책에서 논의되는 다른 주제로는 급증하는 신경망 아키텍처, 신흥 메모리 기술, 뉴로모픽 시스템 아키텍처 등을 구축하는 과제가 있습니다.

    #4. 뉴로모픽 컴퓨팅 및 그 이상: 병렬, 근사, 근거리 메모리 및 양자

    이 책은 무어의 법칙의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있는 Neuromorphic, Approximate, In Memory, Parallel 및 Quantum Computing과 같은 몇 가지 새로운 트렌드에 대한 비교 토론을 제공합니다.

    이 리소스는 위에서 언급한 패러다임을 사용하여 컴퓨팅 기능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 특히 컴퓨팅 성능의 증가로 인해 확장성 제한에 직면한 개발자에게 도움이 됩니다. 게다가 이 책은 뉴로모픽 컴퓨팅에 대한 최첨단 개요와 다른 패러다임의 필수 세부 정보를 제공합니다.

    #5. 신경형공학

    이 책을 읽고 나면 세 가지 전문가 범주, 즉 과학자, 컴퓨터 설계자, 알고리즘 설계자의 관점에서 뉴로모픽 엔지니어링을 완전히 이해하게 될 것입니다.

    어떤 배경에서 왔는지는 중요하지 않습니다. 이를 통해 다양한 학문 분야를 통해 개념을 이해하고 해당 분야를 감상할 수 있습니다. 이 외에도 이 리소스는 신경 모델링, 뉴로모픽 회로, 신경 공학 프레임워크, 신경 아키텍처 및 이벤트 기반 통신의 기본 사항에 중점을 둡니다.

    이 책을 읽은 후 뉴로모픽 엔지니어는 인지 지능의 다양한 측면에 대해 배우게 됩니다.

    #6. 인더스트리 4.0을 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템

    이 책을 통해 신경 컴퓨팅 기반의 마이크로칩 기술 분야에 대해 배울 수 있습니다. 신경망 보호, 감정 인식, 생체 인증 등의 주제를 다루면서 이 역동적인 분야에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

    귀하가 학생, 과학자, 연구원, 학자인지 여부에 관계없이 귀하에게 필수적인 리소스로 기능할 것입니다.

    #7. 뇌 영감 컴퓨팅을 위한 뉴로모픽 장치

    최첨단 뉴로모픽 기술을 탐구하고 싶다면 이 책을 읽어보세요. 전문 엔지니어 팀이 작성한 이 책은 뉴로모픽 전자공학의 모든 측면에 대한 포괄적인 논의를 담고 있습니다.

    멤리스틱 장치와 뉴로모픽 장치를 모두 다루고, 뇌 영감 컴퓨팅의 최근 개발을 포함하며, 뉴로모픽 컴퓨팅과 지각 시스템에서의 잠재적인 응용을 탐구합니다.

    뉴로모픽 컴퓨팅의 과제

    #1. 부정확

    뉴로모픽 컴퓨터는 신경 하드웨어 및 GPU에 비해 ​​에너지 측면에서 확실히 더 효율적이지만 나머지 컴퓨터보다 정확하지는 않습니다.

    #2. 정의된 벤치마크 부족

    이 연구 분야에는 성능 및 일반적인 과제 문제에 대해 명확하게 정의된 벤치마크가 없습니다. 따라서 뉴로모픽 컴퓨터의 성능과 효율성을 평가하는 것은 매우 어렵습니다.

    #삼. 소프트웨어 제한

    뉴로모픽 컴퓨팅의 소프트웨어는 여전히 하드웨어에 비해 뒤떨어져 있습니다. 연구원들은 여전히 ​​폰 노이만 하드웨어용 소프트웨어와 알고리즘을 사용하고 있어 결과가 표준 접근 방식으로 제한됩니다.

    #4. 사용 난이도

    전문가가 아니면 뉴로모픽 컴퓨터를 사용할 수 없습니다. 게다가 전문가들은 누구나 사용할 수 있도록 쉬운 도구와 언어를 만들지 않았습니다.

    뉴로모픽 컴퓨팅: 윤리적 고려 사항

    뉴로모픽 컴퓨팅을 논의할 때 윤리적 고려 사항을 무시해서는 안 됩니다. 이 기술을 오용할 가능성은 항상 존재합니다. 잘못된 정보를 퍼뜨리고 사람들을 호도하며 대중의 인식에 영향을 미칠 목적으로 가짜 이미지와 비디오를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

    또한 개인의 개인 정보 보호 문제가 발생할 수도 있습니다. 엄청난 양의 데이터를 처리하기 위해 사용자의 동의나 지식 없이 사용자의 데이터를 수집한다면 분명 우려를 낳을 것입니다. 이 외에도 뉴로모픽 컴퓨팅은 훈련 데이터에서 편향을 상속받을 수 있습니다. 그런 일이 발생하면 뉴로모픽 컴퓨팅은 불공정하거나 차별적인 결과를 낳을 수 있습니다.

    뉴로모픽 컴퓨팅의 미래

    뉴로모픽 컴퓨팅은 다양한 장치가 서로 통신하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 이를 통해 미래에는 에너지 효율적이고 뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅을 기대할 수 있습니다.

    AI 알고리즘의 도움으로 장치는 서로 학습하고 변화에 더 잘 대응하게 됩니다. 결과적으로 네트워크 아키텍처는 더욱 효율적이 되고 데이터를 더 빠르게 처리하게 됩니다.

    현재는 감지 및 인식 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 더 빠르고 스마트한 장치로 AI, 로봇공학, 의료 분야를 변화시킬 것으로 기대할 수 있습니다. 관련 분야의 혁신을 통해 뉴로모픽 컴퓨팅의 하드웨어 및 소프트웨어 발전을 기대할 수 있습니다.

    다음으로, 앰비언트 컴퓨팅에 대한 자세한 기사를 확인하세요.