향후 6개월간 기술 상용화 및 시장 확장 위한 준비 계획 밝혀 뉴로모픽 기술을 기반으로 차세대 인공지능(AI) 솔루션을 개발 중인 스타트업 나노라티스가 한국투자엑셀러레이터로부터 시드투자를 유치했다. 이번 투자는 한국투자금융지주가 설립한 한국투자엑셀러레이터의 바른동행 7기 프로그램을 통해 이뤄졌으며, 구체적인 투자금액은 비공개다. 나노라티스는 향후 6개월간 엑셀러레이터로부터 사업 고도화를 위한 멘토링, 네트워킹 등의 프로그램을 지원받으며 본격적인 기술 상용화와 시장 확장을 준비할 계획이다. 한국투자엑셀러레이터는 나노라티스의 기술력에 대해 "인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 칩을 통해 헬스케어 디바이스, 로보틱스, IoT 등 다양한 분야에서 에너지 효율이 뛰어난 고성능 AI 구현이 가능하다"며 "피지컬 AI 시대에 주목할 만한 기업"이라고 평가했다. 뉴로모픽 기술은 인간의 신경망 작동 원리를 모방해 정보를 처리하는 방식으로, 기존 디지털 컴퓨팅과는 전혀 다른 하드웨어 기반 AI 기술이다. 특히 연산과 저장이 같은 구조 내에서 병렬로 처리되기 때문에, 높은 에너지 효율과 빠른 반응 속도를 구현할 수 있다. 이는 배터리 기반의 웨어러블 기기나 엣지 디바이스에서 핵심
인하대학교는 이문상·함명관 신소재공학과 교수 연구팀이 2차원 나노 소재인 텔루렌(Tellurene)을 활용해 뉴로모픽 시냅스 기능과 디지털 논리 연산 기능을 단일 소자에서 동시 구현한 초저전력 트랜지스터를 개발했다고 밝혔다. 인하대 이문상·함명관 교수팀은 동국대, 숙명여대와 공동 연구팀을 꾸려 기억하고 학습하는 뉴로모픽 컴퓨팅과 빠른 논리 연산을 수행하는 인메모리 컴퓨팅을 하나의 반도체 소자에서 동시에 구현하는 데 성공했다. 이는 기존 컴퓨터 구조의 한계였던 ‘폰 노이만 병목 현상’을 극복하고, 차세대 인공지능 칩의 핵심 기술로 떠오르는 융합 아키텍처 구현 가능성을 입증했다는 점에서 학계의 이목을 집중시켰다. 이번 연구의 핵심은 뉴로모픽과 인메모리 컴퓨팅이라는 상이한 기능적 패러다임을 물리적 단일 소자에서 융합했다는 점이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뇌 신경망을 모사해 병렬 처리, 적응 학습, 저전력 동작 등에서 강점을 보이는 차세대 컴퓨팅 방식이다. 반면 논리 연산 기반의 인메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 AND, OR, NOT 등의 디지털 연산을 수행해 데이터 이동을 최소화하고 연산 속도와 에너지 효율을 높이는 데 중점을 둔다. 연구팀은 반도체 재료인 텔
전류없이 자석으로 정보 전달이 가능한 마그논(스핀파)으로 처리하는 마그논 홀 효과는 지금까지 2차원 평면에서만 가능하다고 알려져 있다. 그런데 그 한계를 뛰어넘는다면 어떨까? 마그논이 3차원 공간에서 활용가능하다면 입체적 회로 등 자유로운 설계부터 인간의 뇌 정보와 같이 차세대 뉴로모픽(뇌 모사형) 연산 구조 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. KAIST와 국제공동연구진은 기존에 마그논 개념을 뛰어넘어 3차원 공간에서도 자유롭고 복잡하게 움직일 수 있다는 3차원 마그논 홀 효과를 세계 최초로 예측했다. KAIST는 물리학과 김세권 교수가 독일 마인츠 대학의 리카르도 자르주엘라 박사와 공동연구를 통해 복잡한 자석 구조(쩔쩔맴 자성체, topologically textured frustrated magnets) 내에서 마그논(스핀파)과 솔리톤(스핀들의 소용돌이)의 상호작용이 단순하지 않고 복잡하게 설명된다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다고 22일 밝혔다. 전자의 움직임처럼 정보를 전달할 수 있는 마그논은 전류를 쓰지 않고 정보를 전달해 열이 나지 않는 차세대 정보 처리 기술로 주목받고 있다. 지금까지의 마그논 연구는 스핀들이 한 방향으로 가지런히 정렬된 단순한
와트 당 15조 TOPS/w 8-비트 연산 처리 초과하는 효율성으로, 초당 최대 20경 연산 수행 인텔은 세계 최대 뉴로모픽 시스템을 발표했다. 코드명 ‘할라 포인트(Hala Point)’인 이 대규모 뉴로모픽 시스템은 최초로 샌디아 국립 연구소에 구축됐으며, 인텔 로이히 2 프로세서를 활용해 미래의 뇌 구조를 모방한 AI 연구 지원 및 현재 AI의 효율성 및 지속가능성과 관련된 과제를 해결하는 것을 목표로 하고 있다. 할라 포인트는 아키텍처 개선을 통해 인텔의 1세대 대규모 연구 시스템인 포호이키 스프링스를 발전시켰으며 아키텍처 개선을 통해 뉴런 용량을 10배 이상 늘리고 최대 12배까지 성능을 향상시켰다. 인텔 랩스의 뉴로모픽 컴퓨팅 랩을 담당하는 마이크 데이비스(Mike Davies) 디렉터는 “오늘날 AI 모델의 컴퓨팅 비용은 지속 불가능한 속도로 증가한다. 업계에는 확장이 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식이 필요하다”며 “이러한 이유로 인텔은 딥러닝 효율성과 뇌와 유사한 새로운 학습 및 최적화 기능을 결합해 할라 포인트를 개발했다. 할라 포인트를 통한 연구가 대규모 AI 기술의 효율성과 적응성을 발전시킬 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 할라 포인트
고집적·저전력·고신뢰성 바탕으로 높은 인식률 선보여 한국재료연구원은 배터리 핵심 소재 리튬이온으로 차세대 뉴로모픽 반도체 소자를 세계 최초로 구현했다고 8일 밝혔다. 뉴로모픽 반도체 소자는 인간 뇌를 모사해 전력 소모를 줄이면서 고효율로 인공지능을 수행하는 새로운 반도체 소자다. 재료연구원 나노표면재료연구본부 김용훈·권정대 박사 연구팀이 이 기술을 개발했다. 연구팀은 배터리 핵심 소재인 리튬이온을 수십 나노미터 수준에 불과한 아주 얇은 막으로 만들어 나노소재와 접목하는 방법으로 새로운 뉴로모픽 반도체 소자를 만들었다. 이 기술을 활용해 제작된 인공지능 반도체 소자는 고집적·저전력·고신뢰성을 가지면서도 다양한 손글씨 패턴의 의미를 96.77% 읽어낼 정도의 높은 인식률을 보였다고 재료연구원은 강조했다. 연구팀은 이번 연구 결과를 지능형 웨어러블 디바이스(착용 가능한 컴퓨터 기기) 분야에 적용하는 후속 연구를 진행 중이다. 한편, 세계적인 학술지 'ACS'에서 발행하는 'ACS AMI'는 지난해 11월 이 신기술을 게재했다. 헬로티 서재창 기자 |
헬로티 조상록 기자 | 인텔은 오늘, 2세대 뉴로모픽 연구 칩 ‘로이히 2’와 신경 구조에서 영감을 받은 응용프로그램 개발을 위한 오픈소스 소프트웨어 프레임워크 ‘라바(Lava)’를 소개했다. 마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 연구소장은 "오늘 공개한 2세대 칩은 뉴로모픽 프로세싱의 속도, 프로그래밍 역량 및 용량을 크게 향상시켰으며, 전력 및 지연시간 등이 제한된 환경의 지능형 컴퓨팅 애플리케이션에서도 폭넓게 활용될 수 있다"고 말했다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 시각, 음성 및 제스처 인식부터 정보 검색, 로보틱스 및 제한된 상황에서의 최적화된 문제 해결능력 등 광범위한 엣지 애플리케이션에서 필요로 하는 에너지 효율성, 계산 속도, 학습 효율성을 대폭 개선하고자 개발됐다. 현재까지 인텔이 파트너사와 함께 선보인 애플리케이션에는 로봇 팔, 뉴로모픽 피부, 후각 감지 등이 포함된다. 로이히2 는 1세대 로이히 칩을 활용한 3년 간의 연구 결과와 인텔의 공정 기술 및 비동기식 설계 방법을 통합해 제작됐다. 로이히2는 신경 구조에서 영감을 받은 새로운 수준의 알고리즘과 애플리케이션을 지원하는 동시에, 한 개의 칩당 최대 100만개의 뉴런으로 최
헬로티 김진희 기자 | 삼성전자와 미국 하버드 대학교 연구진이 차세대 인공지능(AI) 반도체 기술인 뉴로모픽 (Neuromorphic) 칩에 대한 미래 비전을 제시했다. 뉴로모픽 반도체는 사람의 뇌 신경망에서 영감을 받거나 또는 직접 모방하려는 반도체로, 인지, 추론 등 뇌의 고차원 기능까지 재현하는 것이 궁극적 목표다. 함돈희 삼성전자 종합기술원 펠로우 겸 하버드大 교수, 박홍근 하버드大 교수, 황성우 삼성SDS사장, 김기남 삼성전자 부회장이 집필한 이 논문은 영국 현지시간 23일 세계적인 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)’에 게재됐다. 이번 논문은 뇌 신경망에서 뉴런(신경세포)들의 전기 신호를 나노전극으로 초고감도로 측정해 뉴런 간의 연결 지도를 ‘복사(Copy)’하고 복사된 지도를 메모리 반도체에 ‘붙여넣어(Paste)’, 뇌의 고유 기능을 재현하는 뉴로모픽 칩의 기술 비전을 제안했다. 초고감도 측정을 통한 신경망 지도의 복사(Copy)는 뉴런을 침투하는 나노 전극의 배열을 통해 이루어진다. 뉴런 안으로 침투함으로써 측정 감도가 높아져 뉴런들의 접점에서 발생하는 미미한 전기 신호를 읽어낼 수 있다. 이로 인해 그 접점들을
헬로티 조상록 기자 | KAIST 전기및전자공학부 최양규, 최성율 교수 공동연구팀이 인간의 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다. 공동연구팀은 단일 트랜지스터를 이용해 인간의 뇌를 모방한 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 이 반도체는 상용화된 실리콘 표준 공정으로 제작되어, 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 상용화 가능성을 획기적으로 높였다. 뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는, 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 천억 개(1011)의 뉴런과
[헬로티] 인텔, 4일 인텔 랩스 데이에서 뉴로모픽 기술 연구 성과 발표해 음성명령 인식 부분서 기존 GPU 대비 천 배 높은 에너지 효율, 200ms 빠른 응답 속도 인텔이 뇌 속의 뉴런 형태를 모방한 회로를 만들어 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 기술에 대한 연구성과를 발표했다. 4일 온라인으로 진행된 인텔 랩스 데이 행사에서 인텔은 ‘인텔 뉴로모픽 리서치 커뮤니티(Intel Neuromorphic Research Community, 이하 INRC)’가 진행 중인 연구의 진행상황을 발표했다. 이날 발표한 내용은 뉴로모픽 연구 테스트 칩인 로이히(Loihi)를 활용한 연구에 대한 것이다. 인텔은 이날 음성명령 인식, 동작 인식, 이미지 검색, 최적화 및 검색, 로보틱스의 총 다섯 가지 부분의 연구 성과를 각각 설명했다. 인텔은 음성명령 인식 부분에서 미국의 경영 컨설팅 회사 엑센츄어가 진행한 테스트를 소개하며 로이히가 GPU와 유사한 정확도는 물론, GPU 대비 1천 배 더 높은 에너지 효율과 200m/s 더 빠른 응답 속도를 보였다고 밝혔다. 또한, 현재 INRC의 회원사로서 협력연구를 진행하고 있는 메르세데스-벤츠가 칩의 우수한
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