[충청뉴스 이성현 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능용 하드웨어와 관련 알고리즘 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.
4차 산업 혁명 시대를 맞아 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI)의 연구가 활발해지고 이에 따라 인공지능 기반 전자기기들의 개발 및 제품 출시가 가속화되고 있다.
연구팀은 인간의 두뇌 신경망이 신경 조율 기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방, 인공 지능을 위한 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다.
두뇌에서는 학습하는 과정에서 실시간으로 신경망의 연결도를 변경해 필요에 따라 기억을 저장하거나 불러내는데, 이러한 신경 조율 기능을 하드웨어에서 직접 구현하는 새로운 방식의 인공 지능 학습 방식을 제시한 것이다.
연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했고, 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다.
공동 제1저자 KAIST 신소재공학과 정운형·전재범 박사과정은 "뇌 활동을 모방해 개발한 새로운 학습 방식의 착안은 앞으로 인공 지능 분야의 소프트웨어·하드웨어 분야가 나아가야 할 길의 이정표가 될 것ˮ이라고 설명했다.
이러한 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘은 기존 전자기기 및 상용화된 반도체 하드웨어에 적용 및 호환을 할 수 있으며 차세대 인공 지능용 반도체 칩의 설계에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
