인텔, 뉴로모픽 컴퓨팅의 미래 제시

인텔 랩 뉴로모픽 컴퓨팅 그룹의 선임 연구 과학자, 나빌 이맘(Nabil Imam)이 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)에 대해 설명했다.



그는 코넬대학교 연구진들과 함께 인간이 냄새를 맡을 때 뇌 신경망에서 이루어지는 과정을 모사하는 수학적 알고리즘을 컴퓨터 칩에 구축했다고 밝혔다. 나빌 이맘 선임은 코넬 대학교 신경 생리학자들과 연구를 진행하고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅 분야 박사인 나빌은 “코넬대 연구팀은 동물의 생물학적 후각 체계를 연구해 동물이 냄새를 맡을 때 뇌에서 일어나는 전기적 활동을 측정한다”며 “우리는 이러한 뇌의 회로도와 전기적 반응에 기초해 알고리즘 구성을 도출, 이를 뉴로모픽 실리콘인 로이히(Loihi) 테스트 칩에 직접 구성했다”고 밝혔다.

로이히는 실제 뇌에서 발견된 연산 원리를 컴퓨터 아키텍처에 적용한 인텔의 뉴로모픽 컴퓨터 칩이다.

인텔과 코넬대학 연구팀의 수학적 알고리즘 연구가 네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)에 게재됐다. 로이히는 연구진의 노력으로 10가지 냄새에 대한 신경 표현(반응)을 빠르게 학습했다.

어떻게 후각 인식하나

자몽을 집어 들고 냄새를 맡아보면, 자몽의 분자들이 코의 후각 세포를 자극시킨다(후각(olfactory)이라는 단어는 냄새를 맡는다는 뜻의 라틴어에서 기원했다).

코의 세포들은 즉각적으로 두뇌의 후각 기관으로 신호를 보내고, 상호 연결된 신경 세포 집단 내의 전기 펄스가 후각을 감지한다. 냄새를 맡는 대상이 자몽이든 장미든 유해 가스든, 뇌의 뉴런 신경망들은 해당 대상에 대한 특정한 감각을 만들어낸다. 마찬가지로, 시각, 청각, 기억력, 감정, 의사 결정력 등 각 감각에 따라 특정한 방식으로 움직이는 개별 신경망이 존재한다.

이맘 교수 팀은 72개의 화학 감지 센서들을 이용하여 풍동 내에 순환하는 10가지의 기체 상태의 냄새데이터 집합을 수집했다. 감지 센서는 각각의 냄새에 대한 반응을 로이히에 전송, 실리콘 서킷이 후각에 기초한 두뇌 회로를 모방하도록 했다. 로이히는 아세톤, 암모니아, 메탄 등 10가지의 냄새에 대한 신경 표현들을 습득했고, 간섭을 강하게 받는 상황 속에서도 냄새들을 식별할 수 있었다.

현재 가정에서의 연기 감지기와 일산화탄소 감지기는 센서를 사용하여 냄새를 감지하지만 이를 구별하지는 못한다. 대기에 유해 분자가 감지되면 경고음이 울릴 뿐 분자들을 지능적인 방법으로 분류하지는 못한다.



어디에 응용할 수 있을까

이맘 교수는 화학 감지 업계는 저렴하고 신뢰할 수 있으며 빠르게 반응하는 화학 감각 처리 시스템, 즉 “전자코(Electronic nose) 시스템”을 수년간 찾고 있었다고 말한다. 그는 로이히가 장착된 두뇌를 가진 로봇들이 환경 모니터링, 유해 물질 탐지, 공장에서의 품질 관리 허드렛일 등에서 유용하게 사용될 것이라고 전망한다.

의학 진단에도 응용되어 특정 냄새를 발산하는 질병들을 발견할 수 있다고 한다. 교수는 개가 냄새로 일부 암을 찾아낼 수 있다고 언급하며, 더 정확한 장치로 개를 대체할 수도 있다고 말한다. 로이히를 장착한 로봇이 공항 보안 검색대에서 위험 물질을 식별하는 것도 또 하나의 예가 될 수 있다.

이맘 교수는 “이제 (관측하는 물체 간 관계를 이해하는) 인지적 상황 분석에서 계획 수립 및 의사 결정과 같은 추상적인 문제에 이르기까지 더 넓은 문제들에 이러한 접근법을 일반화시키는 것이 다음 목표”라고 말하며, “뇌의 신경 회로가 복잡한 컴퓨터 문제를 어떻게 해결하는지 이해할 때, 보다 효율적이고 강력한 인공지능을 설계할 수 있는 중요한 단서를 찾게 될 것”이라고 말했다.

향후 과제는

이맘 교수는 후각 감지에는 아직 극복해야 할 과제들이 있다고 말한다. 식료품점에 들어가면 딸기 냄새를 맡을 수 있을 것이다. 그러나 딸기 냄새는 블루베리나 바나나 냄새와 비슷해서 그 냄새들을 맡을 때 발생하는 뇌의 신경 활동 패턴이 발생할 수 있다. 때때로 인간조차 여러가지 과일 냄새 속에서 한 가지 과일을 구별하기 어려울 수 있다.

이탈리아산 딸기와 캘리포니아산 딸기의 향기는 다를 수 있으나 동일한 딸기로 구분해야 하며, 이 과정에서 시스템에 오류가 발생할 수도 있다. 이맘은 “이것이 바로 우리가 연구하고 있는 후각적 신호 감지 연구에서 해결해야 할 과제이며, 향후 시스템이 상용화되기 전에 현실 세계에서 발생하는 많은 문제들을 해결할 수 있는 시스템을 구축하기를 희망한다”고 말했다. 그는 그의 연구가 “신경 과학과 인공지능의 교차로에서 이루어지는 현대 연구의 좋은 예”라고 주장한다.