연구자들은 인간 뇌 처리가 차세대 AI 시스템을 영감을 줄 수 있다고 말합니다

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연구자들은 인간 뇌 처리가 차세대 AI 시스템을 영감을 줄 수 있다고 말합니다

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1월 22일에 발표된 Nature에서의 연구에 따르면, 인간의 정보 처리 방식이 다음 세대 AI 시스템을 교육하는 모델로 사용될 수 있다는 것이 제안되고 있습니다.

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  • 효율적인 AI는 우주 탐사, 건강, 감시와 같은 분야에 영향을 미칠 수 있습니다.
  • 이 연구는 확장 가능한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 위한 새로운 메모리 기술을 탐구합니다.
  • 뉴로모픽 컴퓨팅은 AI의 전력 소비가 2026년까지 두 배로 증가함에 따라 에너지 효율적인 해결책을 제공합니다.

이 연구는 전 세계에서 열 넘는 연구자들을 모으며, 이에는 로체스터 공과대학의 컴퓨터 공학 부교수인 코리 머켈도 포함되어 있습니다. 머켈은 신경형 컴퓨팅을 전문으로 하며, 이는 인공지능 애플리케이션에서 처리 능력과 에너지 효율성을 향상시키는데 목표를 두고 있는 뇌에서 영감을 받은 접근법입니다.

“제한된 장치에서 효율적인 AI를 사용할 수 있는 능력은 뇌-컴퓨터 인터페이스, 우주 탐사, 건강 모니터링 기술, 자율 감시 시스템 등의 영역에서 많은 새로운 응용 분야의 문을 열 것입니다,”라고 메르켈은 대학 보도 자료에서 설명했습니다.

그의 연구는 크기, 무게, 전력 제약 환경, 예를 들어 웨어러블 장치, 스마트폰, 로봇, 드론, 위성과 같은 곳에 맞춤형 AI 시스템에 대한 수요 증가를 다루고 있습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 처리 능력과 대량 저장 요구 사항에서 중요한 개선을 약속합니다.

연구자들은 신경과학자들이 확인한 생물학적 지능 원칙을 활용하는 뉴로모픽 시스템이 어떻게 더 빠르고 효율적인 연산 네트워크의 모델이 될 수 있는지 강조하고 있습니다.

또한 메르켈과 산디아 국립연구소의 수석 연구원인 수마 조지 카드웰은 뉴로모픽 시스템에서 대량 저장을 위한 신흥 메모리 기술, 예를 들면 RRAM과 스핀트로닉스 등을 탐구했습니다. 이러한 기술들은 확장 가능한 솔루션과 장치 변동성을 효과적으로 처리할 수 있는 잠재력을 보여주고 있습니다.

AI의 전력 소비량이 2026년까지 두 배로 증가할 것으로 예상되면서, 연구자들은 뉴로모픽 컴퓨팅을 유망한 해결책으로 보고 있습니다. 그들은 이 분야가 “중요한 분기점”에 있으며, 확장성이 진전의 중요한 척도가 되고 있다고 강조했습니다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 향후 더 효율적이고 에너지를 의식적으로 사용하는 AI 시스템을 만드는 쪽으로 나아갈 수 있는 길을 제시합니다.

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