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"인간 뇌 신경 모방"...KAIST, 저전력 AI 알고리즘 개발 성공

디지털데일리 발행일 2022-04-19 15:50:07
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신제인
스테이싱(Stashing) 알고리즘에 관한 모식도
스테이싱(Stashing) 알고리즘에 관한 모식도

[디지털데일리 신제인 기자] 인공지능(AI) 학습의 활용 가능성이 대두되면서, ‘몸 속의 우주’라고도 불리는 인간의 두뇌를 구현하고자 하는 연구도 지속되고 있다.

한국과학기술원(KAIST)은 김경민 신소재공학과 교수팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 인공지능(AI)용 하드웨어(HW)와 관련 알고리즘 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.

AI를 전자기기에서 구현하려면 맞춤형 HW 개발이 뒷받침돼야 하는데, 대부분 AI 용 전자기기들은 고도로 집적된 메모리 배열을 사용해 전력 소모가 상당하다.

연구팀은 전력 소모는 줄이면서 수학 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 개발했다. 사람 두뇌 신경망이 신경 조율 기능을 활용해 연결 구조를 변화시키는 것을 모방했다.

두뇌는 학습 과정에서 실시간으로 신경망 연결을 변경, 기억을 저장하거나 불러낸다. 이런 신경 조율 기능을 HW에서 직접 구현하는 새로운 방식의 AI 학습 방식을 제시한 것이다.

독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 HW를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 AI 학습을 진행했다. 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다.

연구진은 이런 두뇌 신경 활동을 모방한 학습 알고리즘을 기존 전자기기 및 상용화 반도체 HW에 적용 및 호환을 할 수 있고, 차세대 AI 용 반도체 칩 설계에도 사용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

공동 제1 저자인 정운형·전재범 KAIST 신소재공학과 박사과정은 “간단한 회로 구성만으로 인간 두뇌 학습 방식을 구현해 40%에 가까운 에너지를 줄일 수 있었고, 이는 범용성 있게 모든 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 인공 신경망에서 사용할 수 있다”며 “새로운 학습 방식 착안은 앞으로 AI 분야가 나아가야 할 길에 이정표가 될 것”이라고 말했다.

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신제인
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