신경망(Neural networks)을 하드웨어를 통해 구현하는 차세대 인공지능(AI) 프로세서인 '뉴로모픽 컴퓨터'의 구현이 보다 가까워졌다.
최근 독일의 한 연구팀이 뉴로모픽 컴퓨터에서 인간의 뉴런과 비슷한 작용을 하는 스핀파(Spin wave)를 조절할 수 있는 기술을 개발했기 때문이다.
뉴로모픽(neuromorphic) 컴퓨터는 기존의 CPU, GPU 같은 프로세서와 다르게 사람의 뇌와 같은 방법으로 설계하는 차세대 컴퓨터 기술이다.
현재의 AI는 소프트웨어 기반으로 기존 하드웨어에 적용해 컴퓨팅 리소스를 많이 소모한다. 뉴로모픽 컴퓨터는 하드웨어 자체가 AI에 특화돼 안면 인식 등과 같은 기술을 사람의 뇌와 같이 빠르게 처리할 수 있다.
다만 기존 프로세서에서 사용되는 기술과 작동하는 원리가 완전히 다르다는 문제로 개발이 쉽지 않다. 특히 사람의 신경계 기본 단위인 '뉴런(neuron)'을 구현하기 위한 재료·기술 개발 단계에서 많은 어려움이 있는 것으로 알려졌다.
7일(현지시간) 사이언스데일리는 독일의 한 연구팀이 뉴로모픽 컴퓨터 해결을 위한 소재 개발에 가시적인 성과를 보였다고 보도했다.
이 매체는 "HZDR(Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf) 연구팀이 그러한(뉴로모픽) 하드웨어에 대한 새로운 접근법을 보였다"며 "관련 연구는 마이크로미터(μm) 크기의 웨이퍼로 생성되고 분할되는 자기파(magnetic waves)가 목적"이라고 전했다.
이를 통해 더 효율적이고 빠르게 뉴로모픽 컴퓨터가 구현될 수 있을 전망이다. 연구원들은 결과를 학술지 '피지컬 리뷰 레터(Physical Review Letters)'에 발표했다.
사이언스데일리에 따르면, 연구팀은 몇μm 지름의 '자성 재료인 철 니켈'(magnetic material iron nickel)로 만들어진 작은 디스크로 연구를 진행했다.
HZDR 에미 뇌터(Emmy Noether) 그룹 '매그노닉스(Magnonics)' 대표 헬무트 슐타이스(Helmut Schultheiß)는 "철 니켈의 전자들은 회전하는 팽이처럼 그 자리에서 빙빙 도는 일종의 회전을 보여준다"며 "우리는 전자 상단을 코스를 약간 벗어나게 하기 위해 마이크로파 임펄스를 사용한다. 그런 다음 전자는 이 교란을 각각의 이웃들에게 전하는데, 이 교란으로 인해 물질을 통해 스핀파가 발사된다. 정보는 전자 자체를 움직일 필요 없이 이런 방식으로 매우 효율적으로 전달될 수 있다"고 설명했다.
지난 해 이 그룹은 주목할 만한 것을 발견했다. 특정한 상황에서, 자기 소용돌이에 생성되는 스핀 파동은 각각 주파수가 감소된 두 개의 파동으로 분할될 수 있다는 것
슐타이스의 동료 루카스 쾨버(Lukas Körber)는 "비선형 효과(non-linear effects)가 그 원인"이라며 "이는 마이크로파 전력이 특정 임계값을 넘을 때만 활성화된다"고 말했다.
사일런스데일리는 이 '스핀파'가 인공 뉴런의 유망한 후보라며, "뇌의 작용과 놀라운 유사성이 있기 때문"이라고 설명했다. 뇌의 뉴런도 특정 자극 임계값을 넘었을 때만 작동한다.
매체에 따르면, 처음 과학자들은 스핀파의 분열을 정확하게 조절할 수 없었다.
쾨버는 "우리가 마이크로파를 디스크에 보냈을 때, 스핀파가 두 개의 새로운 파동으로 나뉘기 전까지 시차가 있었다"며 "이를 통제하는 것은 어려운 일"이라고 설명했다.
슐타이스 연구팀은 금으로 만든 링에 자기 디스크와 자기 스트립을 더해 이 문제를 해결했다. 짧은 마이크로파 신호는 이 스트립에서 스핀파를 생성해 웨이퍼의 스핀파와 상호작용을 할 수 있어 일종의 미끼로 작용하고, 스트립의 스핀파는 웨이퍼의 파동을 더 빠르게 분열시킨다.
쾨버는 "매우 짧은 추가 신호만으로도 분열이 더 빨리 일어나기 충분하다"며 "이것은 우리가 이제 그 과정을 촉발하고 시차를 조절할 수 있다는 것을 의미한다"고 연구 성과를 밝혔다.
이는 스핀파 웨이퍼가 뉴로모픽 컴퓨터의 뉴런에 적합하다는 것이 증명되었다는 것을 의미하며, 뇌의 신경 세포처럼 작동되고 직접 조절할 수 있다.
슐타이스는 "다음은 우리의 스핀파 뉴런으로 작은 네트워크를 구축하는 것"이라며 "이 뉴로모픽 네트워크는 직설적인 패턴을 인식하는 등 간단한 작업을 수행해야 한다"고 다음 연구 과제에 대해 밝혔다.
AI가 주로 적용되는 분야 중 안면 인식을 작동하기 위해서는 신경망이 사전에 훈련돼야 한다. 현재 이런 기술은 엄청난 컴퓨팅 능력과 방대한 양의 데이터를 기반으로 만들어진다.
안면인식 잠금해제를 사용하는 스마트폰 제조사는 이 네트워크를 휴대전화에 내장된 인공지능 전용칩으로 전송한다. 하지만 이 AI 칩은 약점이 있다. 적응성이 없어 코로나19로 마스크를 쓴 얼굴을 인식할 수 없다.
하지만 뉴로모픽 컴퓨터는 기존 칩과 다르게 이를 극복할 수 있다. 사람의 뇌와 같은 작용으로 가능하다는 것.
슐타이스는 "뉴로모픽 컴퓨터는 인간처럼 많은 양의 데이터를 한 번에 처리할 수 있고, 그 결과 매우 효율적으로 처리할 수 있다"고 설명했다.
업계는 뉴로모픽 컴퓨터가 상용화되면 AI 성능이 비약적으로 증가할 것으로 보고 있다.
AI타임스 양대규 기자 yangdae@aitimes.com
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