[용어] 뉴로모픽 컴퓨팅, neuromorphic computing

동의어 : 신경 모방 컴퓨팅

사람의 사고 과정 알고리즘과 비슷하게 작동하도록 모사한 컴퓨팅 방식.

뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)은 뇌 기능을 모사하기 위해 인간 신경계를 인공 뉴런과 시냅스로 구성하고 이진 신호(binary signals)가 아닌 스파이킹 신호(spiking signals)의 스파이킹 신경망(SNN)을 기존의 디지털 컴퓨터 소자와 다른 강유전체 FETs(Ferroelectric FETs) 등을 사용하여 연산과 메모리가 동시에 수행되는(in-memory compute) 에너지 효율적인 컴퓨팅 방식으로 80년대 말에 제안되었다. 기존의 폰 노이만 컴퓨터와 알고리즘, 아키텍처, 인코딩 스킴과 사용 되는 반도체 소자 등이 다른 컴퓨팅 방식이다.

뉴로모픽 컴퓨팅의 알고리즘은 폰 노이만(Von Neumann) 컴퓨터와 다르게 학습 알고리즘(learning algorihms)이므로 뉴런과 시냅스 구조와 뇌 기능 수행을 위해 뉴런은 강유전체 FETs(Felectric FETs), 시냅스는 멤리스터(memristor), 변환소자(transducer)는 유기물 전기화학 트랜지스터(organic electrochemical transisters(OECTs), 광학소자(optic devices), 역치(閾値) 스위칭 소자(threshold switching devices) 등으로 구성된다.
뉴로모픽 컴퓨팅은 뇌와 뇌의 모든 기능을 완벽하게 재현하는 것이 아니라 생물학적으로 연구된 뇌의 구조를 모사하고 작동 원리를 컴퓨팅 시스템에 사용하는 것이다.

뉴로모픽 컴퓨팅 분야의 연구 중에서는 신경계에서 뉴런들 간의 아날로그 화학 신호와 활동전위를 통한 정보 전달을 모사하여 개발한 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)이 있다. 2017년에 인텔이 개발한 로이히(Loihi) 등이 대표적이다. 로이히는 인공신경망의 학습 및 추론에서 기존 컴퓨팅 시스템으로 인공신경망 알고리즘을 처리하는 것과 대비해 보면 에너지에 효율적이다.

 

출처 : TTA 용어사전