새로운 혁신: 과학자들은 AI가 인간의 실시간 학습 및 기억을 모방할 수 있도록 뇌에서 영감을 받은 나노와이어 네트워크를 개발했습니다.

IT하우스 뉴스 11월 3일자 과학연구진은 최근 뇌의 신경망을 모방해 동적으로 학습하고 기억할 수 있는 물리적 신경망 개발에 성공했습니다. 물리적 신경망은 작은 나노와이어로 구성되며 뇌의 시냅스를 모방하여 와이어가 교차하는 지점의 전기 저항 변화에 반응하여 작업을 수행합니다.

이 물리적 신경망은 온라인으로 액세스하는 동적 데이터를 사용하여 전기 펄스 시퀀스를 식별하고 호출함으로써 실시간 학습 및 이미지 인식과 같은 작업을 수행하고 과도한 메모리 및 에너지 사용을 피할 수 있습니다.

출처: 시드니 대학교

IT 홈 참고: 나노와이어 네트워크는 일종의 나노기술로, 일반적으로 육안으로는 보이지 않는 전도성이 높은 은선으로 만들어지며 플라스틱 재료로 덮여 메쉬 구조를 형성합니다.

각 나노와이어는 인간 머리카락 굵기의 약 1/1000이며, 함께 모여 우리 뇌의 뉴런 네트워크와 매우 유사하게 작동하는 무작위 네트워크를 형성합니다.

인간의 두뇌와 유사한 메모리 및 처리 기능을 갖춘 동적으로 복잡한 네트워크로 자체 조립할 수 있습니다. 이제 시드니 대학의 국제 연구팀은 나노와이어 네트워크가 인간의 두뇌와 유사할 뿐만 아니라 인간의 두뇌처럼 학습하고 기억할 수 있다는 것을 입증했습니다.

이 물리적 신경망은 인간의 신경망을 모방한 것으로, 직경이 10억분의 1미터에 달하는 얇은 와이어로 구성되어 있으며, 일련의 명령이나 알고리즘을 통해 기억과 학습 작업을 수행하여 정보를 처리합니다. 나노와이어 교차점에서 전자는 픽업 스틱 게임의 노드처럼 저항 변화에 반응합니다.

나노와이어가 겹치는 부분의 전자 저항 변화에 반응하는 간단한 알고리즘을 사용하여 메모리 및 학습 작업을 구현합니다. "저항성 메모리 스위치"로 알려진 이 기능은 전기 입력이 전도도의 변화에 ​​직면할 때 발생하며, 이는 우리 뇌의 시냅스에서 발생하는 것과 유사합니다.

나노와이어 네트워크는 손으로 쓴 숫자를 인식하는 방법을 학습했습니다.

이 혁신적인 기술은 에너지를 절약할 뿐만 아니라 메모리 사용량을 크게 줄여 복잡한 실제 학습 및 메모리 작업을 처리할 수 있는 효율적인 저에너지 기계 지능의 기반을 마련합니다. Nature Communications에 게재된 그들의 획기적인 연구 논문은 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 큰 발전을 이루었습니다.

IT Home은 여기에 연구 논문의 주소를 첨부합니다: Zhu, R., Lilak, S., Loeffler, A. et al. Nat Commun 14, 6697(2023). //doi.org/10.1038/s41467-023-42470-5

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