인간의 뇌를 모방해 전력 사용량을 획기적으로 줄인 쌀알 크기의 소형 인공지능(AI) 칩이 개발됐다. 

인공지능(AI) 기술은 방대한 연산 능력을 요구하며, 엄청난 양의 에너지를 필요로 한다. 반면 놀라울 정도로 강력한 컴퓨터인 인간의 뇌는 에너지를 거의 소모하지 않는다.

배터리 전원으로 작동하는 소형 드론은 에너지 제약으로 인해 AI 기능을 구현하는 데 어려움을 겪어왔다. 이러한 한계로 인해 소형 드론이 자율 비행, 물체 인식, 복잡한 의사 결정 등의 고도화된 기능을 수행하는 데 제약이 따랐다.

하지만 최근 미국 텍사스 A&M 대학교 연구팀이 이러한 난제를 해결할 혁신적인 접근 방식을 제시했다. 연구진은 인간 뇌의 작동 방식을 모방한 '뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)' 기술을 기반으로 쌀알 크기의 뉴런과 비슷한 나노 디바이스라는 초소형 AI 칩을 개발하고 있다고 밝혔다. 

이 연구는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재됐다. 해당 연구에 대해서는 과학 기술 전문매체 인터레스팅 엔지니어링, 퓨처리스트 등 다수 외신이 전했다. 

뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뉴런의 작동 방식을 모방하여 정보를 효율적으로 처리하는 시스템이다. 이 시스템은 필요할 때만 활성화되어 에너지를 소비하는 방식으로, 기존 AI 기술의 고질적인 문제였던 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있다.

연구팀은 얇은 고분자 필름을 이용하여 인공 뉴런을 개발하는 데 주력하고 있다. 이 필름은 생물학적 뉴런의 전기적 신호 전달 및 정보 처리 방식을 유사하게 구현할 수 있는 것으로 알려졌다. 

또한, 연구진은 이러한 인공 시스템 내에서 학습 및 의사 결정과 같은 핵심 기능을 재현하는 데에도 힘쓰고 있다. 이는 뇌의 에너지 효율성을 모방하여 필요시에만 정보를 처리하고 전송하는 인공 뉴런을 설계함으로써 가능해진다.

이번 연구를 이끄는 텍사스 A&M 대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 조교수인 이수인(Suin Yi) 박사는 “이번 프로젝트를 통해 무인 항공기는 기계적으로 유연하고 뇌의 뉴런처럼 스파이크 및 진동할 수 있는 전도성 고분자 재료 시스템 통합을 통해 더욱 지능화될 수 있을 것”이라고 말했다.

이 박사는 또한 “궁극적으로 인공 시냅스와 함께 이러한 유연한 인공 뉴런은 지능형 소형 드론을 구현할 수 있는 완전한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구성할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

'슈퍼 튜링 AI'란 무엇인가?

이수인 박사는 인간의 뇌와 더 비슷하게 작동하는 '슈퍼 튜링 AI'를 개발한 연구진에 속해있다. 이 새로운 AI는 현재 시스템처럼 각 프로세스를 분리한 다음 엄청난 양의 데이터를 이전하는 대신 특정 프로세스를 통합한다. 시스템 이름의 튜링은 AI 선구자 앨런 튜링에서 따온 것이다. 

오픈 AI의 챗GPT와 같은 대규모 언어모델(LLM)을 포함한 오늘날의 AI 시스템은 엄청난 컴퓨팅 능력이 필요하며, 막대한 양의 전기를 소비하는 광대한 데이터 센터에 보관된다. 이 바ㅣ사는 "이러한 데이터 센터는 기가와트 단위로 전력을 소비하는 반면우리의 뇌는 20와트를 소비한다고 설명했다.

막대한 에너지를 소비하는 데이터 선테는 현재의 컴퓨팅 방법으로 지속 가능하지 않고, 탄ㅁ소 발자국을 감안할 때 환경 문제도 야기한다.

이에 연구팀은 강력한 컴퓨터 기능을 하면서도 에너지는 거의 소비하지 않는 인간 뇌의 신경 과정에 주목했다. 

뇌에서 학습과 기억의 기능은 분리되지 않고 통합되어 있다. 학습과 기억은 신호가 전달되는 "시냅스"라는 뉴런 간의 연결에 의존한다. 학습은 "시냅스 가소성"이라는 과정을 통해 시냅스 연결을 강화하거나 약화시켜 새로운 회로를 형성하고 기존 회로를 변경하여 정보를 저장하고 검색한다.

대조적으로, 현재의 컴퓨팅 시스템에서는 훈련(AI가 가르쳐지는 방식)과 메모리(데이터 저장)가 컴퓨터 하드웨어 내의 두 개의 별도 장소에서 이루어진다. 슈퍼 튜링 AI는 이러한 효율성 격차를 메우기 때문에 혁신적입니다. 따라서 컴퓨터는 하드웨어의 한 부분에서 다른 부분으로 엄청난 양의 데이터를 마이그레이션할 필요가 없다.

드론 성능 향상 및 다양한 분야 활용 기대

연구진의 계획대로 쌀알 크기의 차세대 AI 칩이 개발된다면, 소형 드론은 자체 배터리 용량 내에서 복잡한 의사 결정, 물체 식별, 자율 항법, 주변 환경 인식 등의 고난도 작업을 수행할 수 있게 된다.

이 박사는 "소형 드론은 엔진이 없어 에너지 예산이 매우 적다. 그렇기 때문에 배터리 구동 드론이 AI 없이 비행하는 시간과 동일하게 AI를 탑재하고도 비행할 수 있도록 디지털 컴퓨터를 뛰어넘는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템과 같은 획기적인 기술이 필요한 것"이라고 강조했다.

그는 "챗GPT와 같은 현대 AI는 비용이 너무 많이 든다. 우리는 지속 가능한 AI를 만들 것이다"라면서 "슈퍼 튜링 AI는 AI가 구축되고 사용되는 방식을 재편해 AI가 계속 발전함에 따라 사람과 지구 모두에게 이로운 방식으로 발전할 수 있도록 보장할 수 있다"고 덧붙였다.

이번 연구는 소형 드론의 활용 가능성을 크게 확장할 것으로 기대된다. 에너지 효율적인 AI 기반 드론은 감시, 구조 작전, 환경 연구 등 다양한 분야에서 복잡한 임무를 수행하는 데 활용될 수 있을 전망이다.