미국 IBM 리서치(Research)를 주축으로 코넬대(Cornell Univ) 연구원들이 '브레인 칩(The Brain Chip)'을 개발했다고 합니다. 뉴런(Neuron)과 시냅스(Synapse) 구조를 모방해(이를 뉴로모픽(Neuromorphic)이라 함) 인간 두뇌와 같은 원리로 동작하는 컴퓨터용 프로세서 칩이 개발했다고하는데요. 그것도 스탬프 크기의(4cm x 4cm)의 슈퍼컴퓨터 칩이라고하네요.
IBM은 컴퓨터와 스마트폰에 쓰이는 컴퓨터 칩과 달리 인간의 뇌를 닮은 이 같은 뉴로시냅틱(Neurosynaptic) 방식 컴퓨터 프로세서인 '트루노스(TrueNorth)'를 개발하고 관련 연구 내용을 세계적인 학술지인 미국 사이언스(Science)에 오늘 날짜로 발표했습니다(Merolla & Modha, et al., 8 Aug 2014).
최근 인텔과 퀄컴 등도 뉴로모픽칩을 개발했다고 발표했지만 실험실 수준이 아닌 공장 생산이 가능한 형태로 브레인 칩을 만든 건 IBM이 처음이라고하는데요. 현재까지 알려진 인간의 뇌는 약 1000억 개의 신경세포(뉴런)로 이루어져 있고 각각의 뉴런은 약 100조 개의 시냅스를 통해 복잡하게 연결되어 있습니다. 뉴런은 시냅스를 통해 화학적 신호(신경전달물질, Neurotransmitter)를 주고 받으며 정보를 처리하고 저장을 하는데 하나의 정보를 여러 개의 뉴런이 나눠 맡아 처리하고 시냅스의 연결도 가변적이라고하네요. 이것을 시냅스의 가소성(synaptic plasticity)이라 부른다고합니다.
따라서 일을 많이 하는 뇌 부위는 시냅스 연결이 늘어나고, 일을 안 하는 부위는 연결이 끊어집니다. 이런 효율적인 구조 때문에 에너지 소모를 최소화하며 대용량의 정보를 고속으로 처리하고 저장할 수 있습니다. IBM이 개발한 트루노스는 인간의 뇌처럼 정보를 처리하는것인데요. 54억 개의 트랜지스터를 사용해 약 100만 개의 ‘디지털 뉴런’과, 2억 5600만 개의 ‘디지털 시냅스’를 만들었는데 2011년 내놨던 뉴런 256개, 시냅스 26만2000개짜리 유닛(코어) 4096개를 칩 하나에 담았다고 합니다.
연구진은 이렇게 만든 트루노스 칩으로 길거리를 지나는 사람과 자동차와 자전거 등의 물체를 언제든지 식별해 내는 데 성공한 결과를 발표했고 소위 인지컴퓨팅(Cognitive computing)의 발판을 열렸습니다.
400X400 화소의 화질로 초당 30프레임씩 움직이는 동영상을 처리하는 데 든 전력은 63mW(1=1000분의 1W)에 불과하다. 최근 구글이 일반 컴퓨터 칩을 사용해 동영상 속 고양이와 사람의 얼굴을 구별하는 시스템을 만들었을 때 1만 6000개의 칩과 100(1=1000W)의 전력을 사용했던 것과 대조적입니다. 참고로 구글의 관련 특허는 자동영상사물인식(Automatic Large Scale Video Object Recognition, 8,254,699, 28 Aug 2012)이다.
또 일반적인 컴퓨터용 칩들을 사물을 직관적으로 인식하거나 의미와 맥락을 파악하는 것도 불가능하지만 트루노스는 인간의 두뇌와 마찬가지 방식으로 외부 신호를 감지하고 인식하는 것이 특징이라는데요. 우표 크기의 하나의 칩에 시냅스+뉴런+통신 기능을 융합한 것이기 때문이라고합니다.
IBM은 트루노스를 16개, 64개, 256개, 1024개 등의 순으로 계속 연결해 인간의 뇌 성능에 도전한다는 야심 찬 계획을 갖고 있다고하는데요. 사이언스는 시(視) 지각 기능을 갖춘 뉴로모픽칩이 실용화되면 시각장애인용 내비게이션 안경 등에 활용될 수 있을 것이라고 전망 했습니다. 연구를 주도한 IBM의 다르멘드라 모드하(Dharmendra Modha) 박사는 “단지 예산이 문제일 뿐”이라며 자신감을 표현했습니다. 모드하 박사는 인도공과대(IIT)에서 컴퓨터공학을 전공한 뒤 미국 UC샌디에이고대에서 박사 학위를 받았고 지난 2008년부터 시작된 이번 연구는 미국 국방부 산하 방위고등연구계획국(DARPA)로부터 5천300만 달러의 자금을 지원받아 진행됐으며 코넬 대학 연구원들이 함께 참여한 바가 있다고합니다.
우리 뇌의 정보처리는 고장 난 칩(뉴런)을 우회하여 뉴런을 연결한다고해요. 컴퓨터의 중앙연산장치(CPU)에 해당하는 두뇌의 뉴런(신경) 세포를 살펴본다면, 666조개로 추정되는 세포 중 뉴런 세포는 학자에 따라 다르지만, 최근 신경과학(뉴로사이언스, Neuroscience) 분야로 발표된 논문을 종합해보면, 대략 1,000 억개(10의 11승)로 추정한다. 이 1,000억(100기가) 개의 뉴런 세포는 감각(Sensory) 뉴런과 운동(Motor) 뉴런입니다. 그런데 감각과 운동 뉴런을 연결하고 스스로도 상호 연결하는 연합(게재, Interneuron) 뉴런이 있습니다.
고등 동물의 신경계일수록 이 연합 뉴런의 수와 연결 가지 수가 많아서, 보다 높은 복잡한 사고작용을 하는데, 인간의 감각과 운동 뉴런 하나 당 연합 뉴런은 1,000(10의 3승)개가 연결된 것으로 알려져 있습니다. 그러면 뇌에는 10의 11승 x 10의 3승 = 10의 14승인 100조(100 테라) 개의 뉴런이 있다는 뜻이라는데요. 결국사람의 뇌는 100조 개의 컴퓨터를 갖고 있는 것이나 마찬가지인 것입니다.
그런데 이게 다가 아니라 하나의 뉴런은 시냅스전뉴런(Presynaptic Neuron)과 시냅스후뉴런(Postsynaptic Neuron)을 연결하여 시냅스전뉴런의 자극(흥분 또는 억제) 전도를 시냅스후뉴런으로 신경전달물질(화학물질, Neurotransmitter)을 방출하여 전달하는 시냅스(Synapse)가 있다고합니다. 하나의 뉴런은 10,000(10의 4승)여 개의 시냅스와 연결되어 있으니, 그 연결의 수는 10의 14승(100조) x 10의 4승 = 10의 18승(백 경, 1엑사)이나 된다. 백 경(Quintillion) 개에 달하는 구성요소들이 있다는 것입니다.
이번에는 Kurzweil(2007)의 계산 방식을 빌려 뉴런의 초당 연산 수(calculations per second, cps)인 성능과 기억용량을 계산해본다면, 뉴런 하나 당 연산 수는 10의 4승 cps이다. 총 뉴런이 100조(10의 14승) 개이므로 뇌 전체의 성능은 총 10의 18승(백 경, 1엑사) cps라고하네요. 뉴런의 점화 후 재정비 시간이 5밀리 초(5/1,000초=1/100초)이므로 초당 10의 20승(해, 100엑사) 번의 시냅스 교류가 가능하고 한번의 시냅스 교류마다 10의 3승 번의 연산이 필요하다고하네요.
그렇다면 뇌 전체의 성능은 10의 23승(100제타) cps라는 결론이 나옵니다. 단, 이것은 그저 비선형적인 뇌의 병렬시스템을 최대한 고려한 선형적 계산인데요. 그렇다면 뇌의 기억 용량은 얼마나 될까요?
하나의 세포에 666조 개의 원자가 있다고 하고 하나의 원자 당 1비트를 저장한다고 가정하면 6.66 x 10의 14승에 총 100조(10의 14승) 개의 뉴런이 있으므로 뇌의 기억용량은 6.66 x 10의 28승 비트가 될 것입니다. 1바이트는 8비트이므로 이를 8로 나누면 인간의 기억 용량은 이론적으로 대략 최대 10의 27승 바이트나 됩니다.
그리고 하나의 뉴런 연결에 담긴 연결 패턴 및 신경전달물질 농도 정보는 약 10의 4승 비트라고하는데요. 뉴런의 수가 10의 14승 개 이므로 전체는 10의 18승(백 경, 1엑사)비트라고해요. 이를 8로 나누면 대략 10의 17승 바이트가 된다고합니다.(인용 : 차원용, 녹색융합비즈니스, 2009. pp. 206-208).
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