뇌를 닮은 컴퓨터, 뉴로모픽의 시대가 온다

뇌를 닮은 컴퓨터, 뉴로모픽의 시대가 온다

 

우리가 사는 시대는 점점 더 ‘생각하는 기계’를 원하고 있다. 단순히 빠르게 계산하는 것이 아니라, 마치 사람처럼 눈치를 보고, 상황을 이해하고, 필요할 때만 반응하는 기술. 이런 바람 속에서 탄생한 것이 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)이다. 이름은 다소 어려워 보이지만, 그 핵심은 단순하다. 사람의 뇌처럼 작동하는 컴퓨터를 만들자는 것이다.

 

뉴로모픽 컴퓨팅 개냠이 나오게 된 이유는 기존 컴퓨터의 한계 때문이다. 우리가 흔히 사용하는 스마트폰, 노트북, 서버 등은 모두 폰 노이만 구조라는 오래된 컴퓨터 설계 원리를 따른다. 이 방식은 ‘메모리’에 데이터를 저장하고, ‘프로세서’에서 계산하는 구조로 되어 있다. 문제는 이 두 장치 간에 데이터를 계속 옮겨야 한다는 점이다. 계산을 한 번 할 때마다 정보를 메모리에서 불러오고, 다시 저장하는 과정을 반복해야 한다. 이것이 속도 저하와 전력 낭비의 주된 원인이다.

 

또한, 지금의 인공지능은 엄청난 양의 데이터를 학습해야만 뭔가를 ‘이해’하는 것처럼 보인다. 예를 들어 고양이 사진을 구분하려면 수천, 수만 장의 이미지를 학습시켜야 한다. 반면 사람은 고양이를 한두 번 보면 구분해낸다. 왜일까? 인간의 뇌는 그만큼 효율적으로 정보를 처리하도록 진화했기 때문이다.

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이런 뇌의 작동 원리를 본떠 만든 것이 바로 뉴로모픽 컴퓨팅이다. ‘뉴런(신경세포)’과 ‘시냅스(연결)’의 구조를 모방한 하드웨어를 사용하고, 정보 전달 방식 역시 뇌처럼 **스파이크(Spike)**라는 전기 신호를 이용한다.

 

사람의 뇌는 모든 순간에 전기를 쓰지 않는다. 어떤 자극이 들어왔을 때, 필요한 뉴런만 활성화되어 신호를 전달한다. 뉴로모픽 칩도 이와 비슷하다. 특정 조건이 충족되어야만 전기 신호가 발생하고, 그때만 계산이 이루어진다. 즉, 필요할 때만 깨어나는 컴퓨터다. 이로 인해 전력 소비가 기존 컴퓨터에 비해 수백 배 낮을 수 있다.

 

이러한 작동 방식은 ‘이벤트 기반 처리(event-driven)’라고 불리며, 특히 배터리를 사용하는 소형 기기나 실시간 반응이 필요한 로봇에서 큰 장점을 가진다.

 

그렇다면 실제 기술은 어디까지 왔을까? 현재 뉴로모픽 컴퓨팅을 실현하기 위한 칩도 개발되고 있다. 대표적으로는 인텔(Intel)의 ‘로이히(Loihi)’ 시리즈가 있다. 이 칩은 수십만 개의 뉴런과 수천만 개의 시냅스를 담고 있으며, 실제로 드론 제어나 로봇 팔 조작같은 분야에 적용되어 왔다. 특히 드론에 탑재한 경우, 기존보다 100배 이상 적은 전력으로 복잡한 경로 탐색을 수행할 수 있었다.

 

또 다른 예는 영국 맨체스터 대학의 스피네이커(SpiNNaker)프로젝트다. 이 시스템은 인간의 대뇌를 시뮬레이션할 수 있는 수억 개의 뉴런 구조를 설계하여, 실제 뇌의 반응을 컴퓨터로 재현하려고 시도하고 있다. 지금까지의 성과는 뇌과학 연구뿐 아니라, 신경 질환 치료와 같은 의료 분야로도 확장될 가능성을 보여준다.

 

그렇지만 뉴로모픽 컴퓨팅이 구현되기 위해서는아직 넘어야 할 산도 있다. 물론 이 기술이 완전히 일상 속으로 들어오기까지는 시간이 필요하다.

 

첫째, 정확도의 문제가 있다. 전기를 적게 쓰려다 보니, 계산의 정밀도는 낮을 수밖에 없다. 기존의 AI처럼 복잡한 연산을 수행하는 데는 한계가 있다.

 

둘째, 표준화가 부족하다. 뉴로모픽 칩을 만드는 회사마다 방식이 달라, 하나의 프로그램이 모든 칩에서 돌아가지 않는다. 개발자들이 새로운 칩을 쓸 때마다 일일이 새로 코딩을 해야 한다.

 

셋째, 개발 생태계가 아직 작다. 뉴로모픽 프로그래밍을 배우는 사람은 아직 많지 않고, 관련 도구나 플랫폼도 초기 단계에 있다.

 

하지만 최근에는 PyTorch 같은 기존 인공지능 도구에서 뉴로모픽용 코드로 자동 변환해주는 프레임워크도 등장하고 있어, 이러한 문제들은 점차 해결되고 있다. 이런 문제들이 해결된다면 뉴로모픽 컴퓨팅이 상용화되고 우리 생활속으로 들어오게 될 것이다.