뇌과학과 인공지능 융합미래 기술 발전 방향 예측(2)

Predicting Future Technology Development in the Fusional Aspect of Brain Science and Artificial Intelligence

 

윤장우 (C.W. Yoon, cwyoon@etri.re.kr) 초연결미래연구그룹 책임연구원

허재두 (J.D. Huh, jdhuh@etri.re.kr) 초연결원천연구본부 책임연구원/본부장

Ⅱ. 인공지능 기술 및 동향

 현재의 인공지능은 기계학습, 딥러닝, 빅데이터 등에 기초하여 간단한 형태의 지능을 제공하는 약 인공지능 형태의 기술로 제공되고 있다[3]. 다른 측면으로는 두뇌의 신경세포를 모방하는 뉴로모픽 칩 등의 강 인공지능의 가능성을 열 수 있는 프로젝트도 진행되고 있다. 이러한 신경 세포 모방 연구는 기존 폰 노이만 방식 컴퓨터의 구조를 바꾸어 새로운 형태의 컴퓨팅을 창출할 가능성을 지니고 있다.

 

 미국은 이러한 인간 두뇌의 기능 요소를 파악하는 연구의 중요성을 인식하고 SyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) 프로젝트와 Brain Initiative 프로젝트를 진행하고 있다[4],[5].

 

 Brain Initiative는 미국 정부에서 10년여에 걸쳐 30억 달러 규모로 투자되며, 인간 뇌에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 인간의 뇌는 125조 개에 이르는 시냅스(Synapse)로 이루어져 있으며 이의 분석을 통해 인간이 데이터를 두뇌에 저장하고 처리하는 방법을 밝히고 이를 컴퓨터 시스템에 적용하여 공학적인 인공지능을 구현을 목표로 한다[6]. Brain Initiative는 기초 기반 기술 개발에 중점을 맞춘 과제지만, 기반기술을 활용한 응용기술 및 산업화를 함께 목표로 하고 있다. 즉 기초 연구에 집중함과 동시에 기업의 참여를 유도하여 산업화 및 기술개발이 동시에 이루어져 이후 상용화까지의 시간 지연을 최소화하는 전략을 채택한다.

 

 DARPA는 2008년부터 SyNAPSE 프로그램을 통하여 인간의 뇌 구조를 모방하는 뉴로모픽칩 개발에 착수하였다. 연구기관 및 대학들이 참여하여 새로운 패러다임의 컴퓨팅 기술 개발을 목표로 하고 있다. 이 프로그램은 아키텍처와 도구, 인지컴퓨팅 하드웨어 개발, 시뮬레이션 및 에뮬레이션과 개발 환경을 구축하는 4개의 트랙으로 구성되어 진행하고 있다.

 

 2009년에는 Compass라는 시뮬레이터를 이용 원숭이 수준의 뇌 기능을 시뮬레이션하는데 성공하였고 2014년에는 인간 뇌 구조를 닮은 새로운 시냅스 칩인 TrueNorth를 발표하였다[6].

 

 (그림 3)은 주요 지능형 반도체 연구 비교표이다. IBM은 이 칩을 이용한 상용화 사례로서 IoT및 소비시장 분야를 제시하고 있다[7].

 유럽에서는 인간 뇌 프로젝트(HBP: Human BrainProject)를 선정하여 2013년부터 수행하고 있다. HBP의 목표는 인간의 뇌에 대한 기존 지식을 집대성하고 슈퍼컴퓨터 기반형 모델과 시뮬레이션을 이용하여 마치 퍼즐을 맞추듯 인간의 뇌를 재구성해 나가는 것이다. 구축된 모델은 인간의 뇌 및 관련 질환에 대한 이해의 폭을 넓혀 주는 한편, 전적으로 새로운 컴퓨팅 기술과 로보틱스 기술을 제공할 것으로 전망된다. HBP는 인간의 4 전자통신동향분석 제33권 제1호 2018년 2월 뇌와 그 핵심 메커니즘에 대한 이해를 돕는 새로운 도구를 개발하여 미래의 의학 및 컴퓨팅 분야에 적용하려는 프로젝트이다.

 

 일본은 과거 메모리 반도체 분야를 선도했던 경험을 바탕으로 브레인 마인드(Brain/Mind) 프로젝트와 로봇레볼루션 이니셔티브를 진행하고 있다.

 

 국가적 투자 전략으로 반도체 강대국으로 노리는 중국은 뇌 연구와 인공지능을 국가 전략으로 채택한 차이나 브레인 프로젝트를 진행하고 있다.

 

 우리나라는 1998년부터 ‘뇌 연구 촉진법’ 등 관련 법/제도를 정비하고 국가 기본계획을 수립해 정부 주도형 연구개발 사업을 중심으로 뇌 연구를 하고 있다. 2017년까지 세계 7위 뇌 연구 선진국 진입을 목표로 R&D 핵심역량 강화, 연구개발 시스템 혁신, 산학연 협력 및 인프라 기반 구축 등의 3대 전략을 추진 중이나, 관련 과제 금액 및 내용 등 여러 가지 면에서 선진국에 뒤처지고 있다[8], [9].

 

 

 

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