AI가 인간의 뇌처럼 ‘빠른 기억’과 ‘느린 기억’을 함께 활용하는 새로운 구조를 갖추면 훨씬 적은 전력으로도 복잡한 작업을 수행할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 연구진은 새로운 설계가 기존 최첨단 기술보다 처리 속도는 4배 이상, 에너지 효율은 5배 이상 뛰어났다고 밝혔다.
인간 뇌의 기억 방식을 AI에 그대로 적용했다
영국 연구진은 인간의 뇌를 모방한 새로운 스파이킹 신경망과 전용 하드웨어를 공동 설계했다. 스파이킹 신경망은 생물학적 뉴런처럼 필요한 순간에만 전기 신호를 주고받는 방식으로 작동하는 인공지능이다. 항상 연산을 수행하는 기존 AI보다 전력 소모를 크게 줄일 수 있어 차세대 저전력 AI 기술로 주목받고 있다.
하지만 기존 스파이킹 신경망은 오랜 시간 필요한 정보를 유지하는 능력이 부족했다. 특히 메모리 용량이 제한되거나 전력 사용이 엄격하게 제한된 환경에서는 성능이 크게 떨어지는 문제가 있었다.
연구진은 이를 해결하기 위해 뇌의 작동 원리를 본뜬 ‘이중 기억 경로’ 구조를 개발했다. 빠르게 반응하는 신경 활동과 천천히 정보를 유지하는 기억 체계를 함께 사용해 최근의 중요한 정보를 압축된 형태로 저장하면서도 순간적인 신호 처리 능력을 유지하도록 설계했다.
이 구조는 기존 최고 수준의 스파이킹 신경망보다 필요한 매개변수를 40~60% 줄이면서도 긴 데이터 처리 성능은 동등한 수준을 유지했다.
속도는 4배, 에너지 효율은 5배…엣지 AI에 기대
연구진은 소프트웨어뿐 아니라 이를 실행하는 전용 하드웨어도 함께 설계했다. 작은 메모리는 칩 내부에 유지하고, 희소한 스파이크 연산과 일반 메모리 연산을 효율적으로 연결해 데이터 이동을 최소화했다.
실험 결과 새 시스템은 기존 최첨단 구현 방식보다 데이터 처리량이 4배 이상 증가했고, 에너지 효율은 5배 이상 향상됐다. 긴 데이터 흐름을 실시간으로 처리하는 작업에서도 높은 성능을 유지하면서 전력 소비는 크게 줄였다.
연구진은 이번 기술이 로봇, 웨어러블 기기, 엣지 AI, 다수의 센서가 연결된 사물인터넷 시스템 등 전력 제약이 큰 환경에서 특히 큰 장점을 발휘할 것으로 기대했다. 앞으로 다양한 실제 응용 환경에서 성능을 검증하고 기술을 더욱 발전시킬 계획이다.
성치훈 기자 / hello@sciencewave.kr
출처: Tech Xplore, “Brain-inspired AI architecture could compute faster while using far less power”
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