과학자들이 빛으로 작동하는 이미징, 기계 학습(ML) 및 메모리를 결합한 인공 지능(AI)칩을 개발했다.

프로토 타입은 인간의 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식을 모방했다. 나노 스케일의 발전은 인공 지능(AI)을 구동하는 데 필요한 핵심 소프트웨어와 이미지 캡처 하드웨어를 단일 전자 장치에 결합한다. 추가 개발을 통해 조명 구동 프로토 타입은 드론 및 로봇 공학과 같은 더 스마트하고 작은 자율 기술과 인공 망막과 같은 스마트 웨어러블 및 생체 공학 이식을 가능하게 할 수 있다.

RMIT 대학이 이끄는 호주, 미국 및 중국 연구자로 구성된 국제 연구팀의 이번 연구는 ‘Advanced Materials‘ 저널에 게재됐다.

빛으로 구동되는 AI 칩-이미징, 프로세싱, 기계 학습 및 메모리를 결합하는 프로토 타입 기술이다. credit : RMIT University.

RMIT의 수석 연구원 수밋 월리아(Sumeet Walia) 부교수는 프로토 타입이 하나의 강력한 장치에서 뇌와 같은 기능을 제공한다고 말한다.

“우리의 새로운 기술은 여러 구성 요소와 기능을 단일 플랫폼으로 가져옴으로써 효율성과 정확성을 근본적으로 향상 시킵니다. 자연의 가장 위대한 컴퓨팅 혁신인 인간의 두뇌에서 영감을 받은 올인원 AI 장치에 더 가까워지고 있습니다. 우리의 목표는 시각을 기억으로 각인하여 뇌가 학습하는 방식의 핵심 특징을 복제하는 것입니다. 우리가 개발한 프로토 타입은 신경 로보틱스, 인간-기계 상호 작용을 위한 더 나은 기술 및 확장 가능한 생체 공학 시스템을 향한 큰 도약입니다.”

일반적으로 인공 지능은 소프트웨어 및 오프 사이트 데이터 처리에 크게 의존한다. 새로운 프로토 타입은 빠른 현장 결정을 위해 전자 하드웨어와 인텔리전스를 함께 통합하는 것을 목표로한다.

월리아는 “신경에서 영감을 받은 하드웨어와 통합된 자동차의 대시 캠을 상상해라. 인터넷에 연결하지 않고도 조명, 표지판, 물체를 인식하고 즉각적인 결정을 내릴 수 있다. 이 모든 것을 하나의 칩으로 통합함으로써 우리는 자율적이고 AI 기반 의사 결정에서 전례없는 수준의 효율성과 속도를 제공 할 수 있다”고 말했다.

이 기술은 빛을 사용하여 메모리를 만들고 수정하는 RMIT 팀의 초기 프로토타입 칩을 기반으로 했다. 새로운 내장 기능은 칩이 이미지를 캡처하여 자동으로 향상시키고, 숫자를 분류하고, 90% 이상의 정확도로 패턴과 이미지를 인식하도록 훈련할 수 있음을 의미한다. 이 장치는 또한 손쉬운 통합을 위해 기존 전자 및 실리콘 기술과 쉽게 호환된다.

이 프로토 타입은 과학자들이 신체의 전기 시스템을 매우 정밀하게 조사하고 빛을 사용하여 뉴런을 조작할 수 있게 해주는 생명 공학의 새로운 도구인 광유전학에서 영감을 받았다.

AI 칩은 빛의 파장에 따라 전기 저항을 변화시키는 초박형 소재 (흑인)를 기반으로 한다. 이미징 또는 메모리 저장과 같은 다양한 기능은 칩에 다양한 색상의 빛을 비추어 구현된다. 광 기반 컴퓨팅은 기존 기술보다 더 빠르고 정확하며 훨씬 적은 에너지를 필요로 한다.

연구 책임자 RMIT의 타이무르 아프메드(Taimur Ahmed) 박사는 “너무 많은 핵심 기능을 하나의 소형 나노 크기 장치에 통합함으로써 우리는 기계 학습과 AI가 더 작은 응용 프로그램에 통합될 수 있는 지평을 넓힐 수 있다. 예를 들어 인공 망막과 함께 우리 칩을 사용하면 과학자들은 새로운 기술을 소형화하고 생체 공학 눈의 정확도를 향상시킬 수 있다. 우리의 프로토 타입은 궁극적 전자 공학을 향한 중요한 발전이며 환경에서 배울 수 있는 브레인온어칩(brain-on-a-chip)이다”라고 말했다.

*Taimur Ahmed et al, Fully Light‐Controlled Memory and Neuromorphic Computation in Layered Black Phosphorus, Advanced Materials (2020). DOI: 10.1002/adma.202004207