인텔, 뉴로모픽 컴퓨팅 공동 연구자 발표

[테크월드=양대규 기자] 인텔은 자사 ‘인텔 뉴로모픽 리서치 커뮤니티(Intel Neuromorphic Research Community, INRC)’에 참여하는 학계, 정부, 기업 리서치 그룹을 선정해 지난 10월에 열렸던 INRC 개회 심포지엄에서 리서치 현황에 대해 논의했다. INRC의 목표는 메인스트림 컴퓨팅 애플리케이션에서 뉴로모픽 아키텍처를 도입할 때 겪는 어려움을 해결하는 것이다. INRC 멤버들은 인텔의 로이히(Loihi) 리서치 칩을 연구개발을 위한 아키텍처로 사용할 예정이다. 인텔은 해당 커뮤니티의 연구 결과로 뉴로모픽 아키텍처, 소프트웨어, 시스템의 미래 발전을 촉진하여 큰 잠재력을 지닌 해당 기술이 상용화되기를 기대한다.

로이히 뉴로모픽 리서치 칩 시스템에 기반한 USB 폼 팩터 ‘카포호 베이’

마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 랩(Neuromorphic Computing Lab) 디렉터는 “컴퓨팅 스택의 모든 레벨에서 아직 해결되지 않은 뉴로모픽 컴퓨팅 리서치 문제가 많지만, 지금은 뉴로모픽 하드웨어가 현재 뉴로모픽 컴퓨팅 소프트웨어를 주도하고 있다고 생각한다. 우리는 INRC 멤버 네트워크가 뉴로모픽 러닝 알고리즘을 빠르게 발전시키고, 더욱 폭 넓은 애플리케이션들을 대상으로 이 신생 기술의 가치를 입증할 것이라고 확신한다”고 밝혔다.

50개 프로젝트가 INRC에 참여하도록 선정됐다. 참가하는 INRC 멤버들은 인텔의 로이히 뉴로모픽 리서치 칩과 소프트웨어에 대한 액세스를 제공받는다. 또한 이들은 현재 과정, 결과와 인사이트가 커뮤니티 내 공유되는 기술 관련 심포지엄에도 초청받는다. INRC가 지원하는 워크샵에서 멤버들은 인텔랩 연구원 및 협력자들이 운영하는 장시간의 현장 교육 세션, 해커톤을 거쳐 로이히를 활용한 개발을 배울 수 있다.

선정된 50개 프로젝트 중 13개 대학에서 참여한 팀들은 자신들의 연구계획을 추진하기 위한 자금도 지원 받는다. 이들은 베른대학교, 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스, 캘리포니아대학교 샌디에이고캠퍼스, 코넬대학교, 괴팅겐대학교, 그라츠공과대학, 하버드대학교, 뮌헨공과대학교, 라드바우드대학, 테네시대학교, 빌라노바대학교 등을 비롯해 전 세계 다양한 교육기관 소속인 것으로 알려졌다.

프로젝트들은 4차례로 구성된 일련의 과정을 통해 시작되며, 첫 과정은 2018년 3분기에 시작했다. 지난 10월, 인텔은 아이슬란드 레이캬비크에서 INRC 멤버들과 개회 모임을 열었다. 5일에 걸쳐 60여 명 이상의 연구원이 참석, 연구 계획에 대해 의논하고 로이히에 대해 배우며 커뮤니티 멤버들을 만나는 시간을 가졌다. INRC의 초기 멤버들은 여러 발표를 통해 흥미로운 사전 과정에 대해 공유했다.

어플라이드 브레인 리서치(Applied Brain Research Inc., ABR)의 크리스 엘리아스미스(Chris Eliasmith)는 로이히의 성능을 측정하는 초기 벤치마킹 결과를 발표했다. 이는 ABR의 넨고 DL(Nengo DL)과 결합된 딥 네트워크를 감지하는 음성 키워드를 구동하는 것으로, 로이히에 텐서플로우로 트레이닝된 네트워크를 작동시킨다. 이런 결과는 실시간 스트리밍 데이터 추론 애플리케이션에 있어 로이히가 기존 아텍처들보다 2배에서 50배 이상까지 더 뛰어난 에너지 효율성을 선보일 수 있음을 시사한다. 결과는 아키텍처에 따라 상이했다.

그라츠 공과대학 이론 전산학 볼프강 매스(Wolfgang Maass) 교수는 그의 연구팀이 LSTM 네트워크라고 알려진 최첨단 딥 러닝 모델과 유사한 분류 정확도를 달성한 새로운 급의 스파이킹 뉴럴 네트워크 발견에 대해 논의했다. 장단기 메모리(LSTM)는 오늘날 음성인식과 자연어 처리 애플리케이션에서 사용된다. LSNN라고 불리는 이 새로운 스파이킹 뉴럴 네트워크는 장단기 메모리와 비슷한 방식으로 작업 기억(Working Memory)을 작업에 통합하며, 뉴로모픽 하드웨어를 작동시킬 때 크게 향상된 효율성을 보장한다. 12월, 신경 정보 처리 시스템 학회(Neural Information Processing Systems conference)에서 발표되는 이 연구는 시뮬레이터를 사용해 개발됐다. 매스 교수의 팀은 인텔랩과 협력하여 현재 로이히에 네트워크를 매핑하는 작업을 하고 있다. 이 팀은 현재 이상적인 모델의 몇 퍼센트 내에 있는 로이히 네트워크의 초기 정확도 결과를 공유했다.

코넬대학교 토마스 클리랜드(Thomas Cleland) 교수는 포유류의 후각 시스템에서 영감을 받은 계산 원리에 기반, 스파이킹 뉴럴 네트워크 내 신호 복원(signal restoration)과 식별감지를 위한 뉴로모픽 알고리즘 세트에 대해 논의했다. 인텔랩과 공동으로 출판할 연구에 따르면 로이히에서 구현되는 이러한 알고리즘은 이미 화학센서 데이터 세트에서 최첨단 수준의 러닝 및 분류 성능을 보였다고 한다. 클리랜드 교수는 “이 알고리즘들은 포유류 뇌의 후각 회로에 대한 기계학적 연구에서 비롯됐다. 그러나 대중적인 형태에서 이러한 알고리즘들은 공기, 수질 측정, 암 검진, 유전자 발현 프로파일링 등의 유사한 계산문제들에 적용될 수 있을 것”이라 전했다.

신경 과학의 최신 인사이트를 적용한 새로운 컴퓨터 아키텍처

뉴로모픽 컴퓨팅은 컴퓨터 아키텍처를 새롭게 구상하는 것이다. 신경 과학의 최신 인사이트를 적용함으로써, 고전적인 컴퓨터보다 인간의 뇌와 같은 기능을 하는 칩을 만드는 것이 목적이다. 뉴로모픽 칩은 상황에 따라 조절될 수 있는 스파이크와 플라스틱 시냅스를 사용하여 뇌의 뉴런들이 어떻게 의사소통하고 배우는지 모델링한다. 이 칩들은 학습된 패턴과 연관성을 대응하여 스스로 구성하고 결정을 내리도록 디자인되었다.

목표는 언젠가 뉴로모픽 칩이 현재 가장 강력한 컴퓨터보다 훨씬 뛰어난 인간의 뇌만큼 빠르고 효율적으로 학습하게 하는 것이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 진화하는 실제 데이터에 대한 지속적인 학습과 적응이 필요한 로봇공학, 스마트 시티 인프라 및 다른 애플리케이션에서 큰 발전을 가져올 수 있다.

지난해 인텔은 뉴로모픽 기능, 효율성, 규모 및 온-칩(on-chip) 학승 능력을 결합한 최초의 리서치 칩인 로이히 뉴로모픽 테스트 칩을 선보였다. 로이히는 INRC 프로그램의 아키텍쳐 기반 역할을 한다. 인텔은 INRC 멤버들에게 연구 분야 발전의 가속화를 위해 선도적인 뉴로모픽 칩에 대한 액세스를 제공한다.

인텔은 로이히 소프트웨어 개발 키트의 초기 버전인 Nx SDK를 INRC 멤버들에게 공개했다. 연구원들은 원격으로 인텔의 뉴로모픽 클라우드 서비스에 로그인하여 로이히 하드웨어와 Nx SDK에 접속하여 알고리즘, 소프트웨어, 애플리케이션을 개발할 수 있다. 또한, 인텔은 넨고 소프트웨어 프레임워크를 로이히와 연동시키기 위해 어플라이드 브레인 리서치를 지원해왔다. 넨고는 현재 연구용으로써 무료로 이용할 수 있다.

로이히 하드웨어는 로봇공학 등 하드웨어에 직접 접근해야 하는 분야 연구를 위해 일부 INRC 멤버들에게 공개되었다. 이 시스템에는 USB 폼 팩터인 ‘카포호 베이(Kapoho Bay)’가 포함됐다. 카포호 베이는 로이히에 USB 인터페이스를 제공하는 것 외에도 다른 주변 장치들과 함께 이니베이션(iniVation)에서 사용할 수 있는 DAVIS 240C DVS 실리콘 레티나 카메라에 이벤트 기반의 하드웨어 인터페이스를 제공한다.

내년에 인텔과 INRC 멤버들은 출판과 오픈소스 소프트웨어의 형태로 공공 도메인에 많은 소프트웨어와 연구 결과를 공헌할 것으로 기대한다. INRC 멤버 수는 꾸준히 증가할 것으로 예상되며, 기초 알고리즘과 SDK 구성 요소가 진화함에 따라, 인텔은 실생활 애플리케이션에 초점을 맞춰 프로젝트를 증가되고 궁극적으로 뉴로모픽 기술의 상용화로 이어질 것으로 예상한다.

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