인공 시냅스
연구원들은 인간의 두뇌를 훨씬 뛰어넘는 컴퓨팅 능력에 더 가까이 다가가기 위해 수년간 인공 시냅스를 구축하려고 애써왔습니다.
이 새 접근 방식은 생물학적 대응물보다 1000배 작고 10,000배 빠른 것을 디자인하는데 성공하였습니다.
지난 10년 동안 딥 러닝의 엄청난 성공에도 불구하고, AI에 대한 이러한 자극적인 접근은 실제 뇌와 거의 유사하지 않은 하드웨어 사용된다는 문제를 해결해야 합니다.
이것이 가장 큰 신경망을 훈련시키는 데 몇 주, 메가 와트의 전력과 랙이 필요한 이유의 큰 부분입니다.
3파운드 밖에 되지 않는 인간의 뇌가 전구와 같은 양의 전력으로 몇 초 안에 새로운 일을 할 수 있는 반면.
이로 인해 AI가 실행되는 기본 하드웨어를 재설계하는 데 대한 관심이 높아졌습니다.
그 아이디어는 자연 뉴런과 시냅스 같은 구성 요소가 있는 컴퓨터 칩을 만들어 인간의 두뇌의 극한 공간과 에너지 효율에 접근하는 것입니다.
이러한 소위 "신경형" 프로세서가 오늘날의 컴퓨터 칩보다 AI에 훨씬 더 적합할 수 있는 것입니다.
MIT 연구원들은 이온 이동에 대한 뇌의 의존성을 모방한 독특한 인공 시냅스 디자인이 생물학적 시냅스보다 훨씬 더 잘 작동한다는 것을 보여주었습니다.
중요한 시작은 이온의 이동 속도를 극적으로 향상시킨 극단적인 전기장을 견딜 수 있는 물질을 찾는 것입니다.
이 연구를 이끈 무라트 오넨은 보도 자료에서 말했습니다. "속도는 확실히 놀랍다"고.
"일반적으로 우리는 재로 변환하지 않기 위해 이러한 극한 필드를 장치에 적용하지 않습니다.
그러나 대신 양성자는 전체 장치 스택에서 특히 이전보다 100만 배 빠른 속도로 이동합니다."
신경 공학에는 다양한 접근법이 있지만,
가장 유망한 접근방식 중 하나는 아날로그 컴퓨팅입니다.
그것은 내부 물리학을 사용하여 기존 칩과 같은 복잡한 논리 연산보다 훨씬 더 효율적이고 직접적인 정보를 처리할 수 있는 구성요소를 설계하려고 합니다.
지금까지 많은 연구들이 "memrister"의 디자인에 초점을 맞추고 있습니다.
즉, 이전에 장치를 통해 흐르는 전하의 양에 따라 전류 흐름을 제어하는 전자 구성 요소입니다.
이는 생물학적 뉴런 사이의 연결이 빈도에 따라 증가하거나 감소하는 방식과 일치합니다.
즉, 이러한 장치는 생물학적 신경망과 유사한 특성을 가진 네트워크를 만드는 데 원칙적으로 사용될 수 있습니다.
물론 이러한 장치는 스토리지 기술을 사용하여 제조되는 경우가 많습니다.
그러나 새로운 과학 논문에서 MIT 연구원들은 장기 정보 저장에 최적화된 구성요소가 인공 신경 네트워크의 연결 강도를 지속적으로 조정하는 데 필요한 정기적인 전환을 수행할 수 없다고 주장합니다.
이는 장기 체류를 보장하는 물리적 특성이 일반적으로 빠른 전환을 가능하게 하는 특성을 보완하지 않기 때문입니다.
따라서 연구원들은 대신 인산염(PSG)을 사용하는 채널에 양성자를 삽입하거나 제거함으로써 전도성을 조절하는 부품을 개발했습니다.
이것은 두 뉴런 사이의 간격을 통해 신호를 전달하기 위해 이온을 사용하는 생물학적 시냅스의 행동을 어느 정도 모방합니다.
하지만 거기서 유사성이 끝납니다.
이 장치에는 주로 시냅스 입력과 출력이라는 두 개의 단자가 있습니다.
세 번째 단자는 저장소에서 PSG 채널로 양자를 이동하도록 권장하는 전기장을 적용하는 데 사용되며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
더 많은 양성자가 있을 때 저항이 증가하고 저항이 증가합니다.
연구원들은 2020년에 전반적인 디자인을 고려했지만, 이전의 장치들은 칩 설계 과정과 양립할 수 없는 재료를 사용했습니다.
그러나 더욱 중요한 것은 PSG로의 전환이 장비 전환 속도를 크게 향상시켰다는 점입니다.
이 구조의 나노크기는 양성자가 물질을 매우 빠르게 통과할 수 있게 해주며, 열화 없이 매우 강한 전기장 펄스를 견딜 수 있게 해줍니다.
더 강한 전기장은 양성자의 속도를 엄청나게 증가시키고 생물학적 시냅스를 능가하는 장치의 능력을 위한 열쇠입니다.
뇌의 전기장은 1.23V(V)를 초과하는 모든 것이 대부분의 세포를 구성하는 물을 수소와 산소로 나누기 때문에 상대적으로 약해야 합니다. 따라서 신경학적 프로세스는 밀리초 단위로 발생합니다.
이와는 대조적으로, MIT 팀은 약의 짧은 추진력으로 할 수 있습니다.
최대 10V까지 5나노초 동안 작동합니다.
이것은 인공 시냅스 10을 가능하게 합니다.
생물학적 물체보다 1,000배 더 빨리 작동합니다.
또한 이 장치는 나노미터 직경이며 생물학적 시냅스보다 1,000배 더 작습니다.
전문가들은 대부분의 뉴런 모델과 달리 장치의 3단자 구성은 특정 유형의 신경망을 작동시키기 어렵게 만들 수 있다고 뉴사이언티스트에 말했습니다.
수소 가스로 양성자를 도입해야 할 필요성은 기술의 확장과 관련된 또 다른 문제입니다.
개별 인공 시냅스를 사용하여 심각한 정보를 관리할 수 있는 대규모 네트워크를 구축하는 데는 아직 갈 길이 멀다고 볼 수 있습ㄴ니다.
그러나 구성 요소의 뛰어난 속도와 작은 크기는
이것이 인간의 뇌 능력에 맞거나 심지어 초과할 수 있는 새로운 하드웨어를 찾는 유망한 방향이라는 것을 암시합니다.
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