【실리콘밸리=홍창기 특파원】 일론 머스크의 뇌신경 과학기업 뉴럴링크가 다음 주 안에 두 번째 인간 실험 대상의 뇌에 칩이식을 진행한다. 뉴럴링크는 지난 1월 첫 번째 인간 실험 대상 수술 시 발생했던 문제를 해결하기 위해 수술 변화를 시도한다. 당시 칩에서 뇌와 연결되는 부위의 실 일부가 몇 주 후 빠져나와 뇌에서 수집할 수 있는 데이터의 양이 감소했던 문제가 발생했다.  10일(현지시간) 머스크는 이날 뉴럴링크 경영진이 참석한 가운데 라이브 스트리밍을 통해 "올해 두 자릿수에 가까운 한 자릿수의 환자에게 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)칩을 이식할 수 있기를 희망한다"라고 밝혔다.  뉴럴링크의 BCI 칩은 신체 손상을 입어 팔다리 등 사지가 마비된 사람이 각종 기기를 제어할 수 있도록 하는 기구다. 뉴럴링크는 BCI 칩을 뇌에 이식하는 기술을 개발했고 지난 1월 처음으로 첫 번째 인간 실험 대상인 사지마비 환자 놀런드 아르보의 두뇌에 BCI 칩을 이식했다.  BCI는 아이스하키의 퍽처럼 생긴 25센트 동전 크기다. 둥근 BCI 내에 데이터 처리 칩을 비롯해 배터리와 통신 장치 등이 탑재됐다. 각각 16개의 전극이 달린 실 64개도 부착돼 있다. 머리카락보다 가는 실의 끝부분이 두뇌의 운동 피질에 삽입돼 BCI와 두뇌를 연결한다.  머스크는 BCI 칩을 이식한 아르보가 정상적인 활동을 하고 있다고 설명했다.  머스크는 "그는 일주일에 최대 70시간 동안 동영상을 시청한다"면서 "체스와 비디오 게임을 하고 책도 읽는다"라고 강조했다. 이어 "그러나 현재 아르보의 BCI는 약 15%만 작동한다"라고 말했다. 수술 후 BCI에서 뇌와 연결되는 부위의 실 일부가 빠져나오면서 왔기 때문이다.  뉴럴링크가 다음 주 인간을 대상으로 하는 두 번째 실험에서 수술 방법을 바꾸는 이유다.  뉴럴링크의 서동진 부사장은 "두개골 표면을 깎아내 BCI를 덮어씌우는 역할을 하는 임플란트와 두개골의 간격을 최소화하는 것이 달라지는 수술의 한 가지 방법"이라고 말했다.  뉴럴링크의 신경외과 책임자인 매튜 맥두걸 박사는 "다양한 깊이에 실을 삽입, BCI가 얼마나 많은 움직임을 불러일으키는지도 추적할 계획"이라고 말했다.  이와 관련, 미국 식품의약국(FDA) 대변인은 성명을 내고 "FDA는 필수적이고 정기적인 보고서를 통해 뉴럴링크의 장치에 대한 안전을 계속 모니터링 할 것"이라고 말했다. 현재 뉴럴링크를 포함해 아직 FDA의 승인을 받아 BCI 기기를 상용화한 회사는 없다. theveryfirst@fnnews.com 홍창기 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 세계 최초로 클라우드를 거치지 않고 스마트폰이나 노트북만으로도 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨터용 인공지능(AI) 반도체를 개발했다. 이 반도체로 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 컴퓨팅을 만들어 '온 디바이스', 즉 장치 내에서 0.4초 만에 LLM을 처리하는데 성공했다. 무엇보다 이같은 작업을 진행하는데 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) 보다 소모전력을 625분의 1 수준으로 줄였고, 칩 크기도 41분의 1에 불과했다. 연구진은 이론적인 논문에 그치지 않고 삼성전자의 28나노 파운드리 공정을 통해 직접 칩을 제작했다. AI 반도체 '상보형-트랜스포머'를 개발한 한국과학기술원(KAIST) AI반도체 대학원 유회준 교수는 6일 과학기술정보통신부 브리핑실에서 "초저전력의 뉴로모픽 액셀러레이터를 가지고 거대 모델인 'GPT-2'를 돌린 것은 세계 최초"라고 말했다.  GPT-2 실행속도 3~9배 빨라 AI 반도체는 현재 엔비디아가 장악하고 있는 GPU, 다음 단계로 신경망 처리장치(NPU), 지능형 반도체(PIM) 순이며, 최종 종착지가 바로 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 이번 반도체 개발에 참여한 KAIST 김상엽 박사가 이날 직접 시연을 해 보였다. 인터넷 연결이 안된 노트북에 '상보형-트랜스포머' 칩이 내장된 보드를 연결해 GPT-2로 문장 요약과 번역, 질의응답을 실행했다. 그 결과, 일반 노트북으로 GPT-2를 실행한 것보다 최소 3배에서 최대 9배 빨랐다. 또한 갤럭시S24에 연결해도 GPT-2를 쉽고 빠르게 실행시켰다. 윤두희 과기정통부 정보통신산업정책과장은 "그동안 AI 서비스들은 LLM을 실행시키기 위해 엔비디아의 A100 같은 칩으로 처리해 휴대폰으로는 도저히 불가능했다"며 "이 뉴로모픽 액셀러레이터를 사용하게 되면 현재 아마존의 알랙사, KT의 지니 등 시중에 나와있는 AI 서비스를 클라우드와 연결하지 않고 기계 자체에서 다 처리할 수 있게 될 것"이라고 설명했다. 또한 윤 과장은 "반도체 기업과 학교 간의 협력 강화를 위해서 지난 2022년 6월 과기정통부 PIM 예타사업 지원을 통한 결과물"이라며 "이 사업으로 향후 추가적인 성과도 기대할 수 있을 것"이라고 전망했다. 하이브리드식 연산처리 이번 연구를 통해 개발한 AI반도체용 하드웨어 유닛은 기존 LLM 반도체 및 뉴로모픽 컴퓨팅 반도체에 비해 4가지의 특징을 지닌다. 심층 인공 신경망(DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 상호 보완하는 방식으로 융합한 독특한 신경망 아키텍처를 사용함으로써 정확도를 유지하면서도 연산 에너지 소모량을 최적화했다. 또 DNN과 SNN 모두를 효율적으로 활용할 수 있는 AI반도체용 통합 코어 구조를 개발했다. 특히 SNN 처리에 소모되는 전력을 줄이기 위해 출력 스파이크 추측 유닛까지 개발했다. 이와 함께, LLM의 파라미터를 효과적으로 압축하기 위해 빅-리틀 네트워크 구조와 암시적 가중치 생성기법, 그리고 부호압축까지 총 3가지 기법을 사용했다. 이를 통해 GPT-2 모델의 708M개에 달하는 파라미터를 191M개로 줄였으며, 번역을 위해 사용되는 T5 모델의 402M개에 달하는 파라미터 역시 동일한 방식을 통해 76M개로 줄일 수 있었다. 김상엽 박사는 "이러한 압축을 통해 연구진은 언어 모델의 파라미터를 외부 메모리로부터 불러오는 작업에 소모되는 전력을 약 70% 감소시켰다"고 설명했다. 이어 "상보형-트랜스포머는 전력 소모를 GPU(엔비디아 A100) 대비 625배 만큼 줄이면서도 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초의 고속 동작이 가능하며, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 가능하다"고 덧붙였다.   monarch@fnnews.com 김만기 기자

인공지능(AI) 기반 디지털 미술을 선도하고 있는 세계적 아티스트 레픽 아나돌(Refik Anadol)이 내달 열리는 '코리아 블록체인 위크 2023(KBW2023)'에서 작품을 전시한다. 2일 KBW 주최사인 팩트블록에 따르면 KBW2023 메인 콘퍼런스 '임팩트(IMPACT)'에서 미디어 아티스트인 레픽 아나돌 작품을 만날 수 있다. 아나돌은 물감 대신 데이터와 AI 알고리즘을 사용한 추상적이고 몽환적인 작품 세계로 디지털 시대 감수성을 선도한다는 평가를 받고 있다. 또 민간 우주여행 프로젝트를 대체불가능토큰(NFT)으로 구현하면서 국내 대기업, 동대문디자인플라자(DDP) 등과 협업한 바 있다. IMPACT 행사장에는 그의 작품 '치유의 감각(Sense of Healing: AI Data Sculpture A)'이 전시된다. 이는 인간 뇌 데이터를 사용해 만들어진 작품으로, 뇌 구조에 대한 근본적인 질문들을 시각화해 눈길을 끌고 있다. 행사 참여자들은 7m 크기의 대형 스크린에 구현되는 이번 작품을 통해 예술과 기술의 미래를 체감할 수 있다. KBW2023은 오는 9월 4~10일 서울신라호텔, 서울 성수동 에스팩토리 등 수도권 곳곳에서 개최된다. KBW는 팩트블록이 설립해 주최하고 있으며 블록체인 전문투자사 해시드가 공동 주최한다. KBW2023 메인 콘퍼런스 IMPACT는 내달 5~6일 서울신라호텔에서 열리며 110여명의 글로벌 블록체인 산업 리더들이 연사로 참여한다. 특히 행사 이틀째인 6일 진행되는 기업간거래(B2B) 세션은 '제도권으로 진입(Institutional Bridge)'을 테마로 △가상자산 지갑 △실물연계자산(RWA) △블록체인 인프라를 이용한 지식재산권(IP) 확장 △NFT 게임 등을 주제로 한 세션이 진행된다. 스피커로는 가상자산 하드월렛 업체 렛저 최고경영자(CEO) 파스칼 고티에, 스테이블코인 DAI 발행사 메이커다오 공동설립자 루네 크리스텐센, 가상자산 수탁업체 비트고 CEO 마이크 벨시 등이 참여한다. 전선익 팩트블록 대표는 "KBW2023은 미래 기술인 블록체인 기술의 최신 동향과 발전 방향을 체험하고 탐구할 수 있는 다양한 세부 콘텐츠로 가득 채워져 있다"며 "특히 B2B 세션은 일반 참가자들에게도 시장을 이끌어가는 기관과 대기업 최신 정보를 따라잡을 수 있는 좋을 기회가 될 것"이라고 말했다. KBW를 공동 주최하는 해시드 김서준 대표는 "KBW2023을 통해 글로벌 웹3(Web3.0) 산업에서 한국 시장의 중요성을 알리고자 한다"며 "웹3 산업과 기술 섹터별 통찰력이 가득한 연사들과 교류를 통해 한국 블록체인 커뮤니티가 잠재력을 꽃 피우는 기회가 되길 희망한다"고 전했다. elikim@fnnews.com 김미희 기자

【파이낸셜뉴스 대구=김장욱 기자】 한국뇌연구원이 뇌분야 응용·융합 연구를 수행할 우뇌연구동을 준공, 인간 중심 미래 뇌연구의 허브 기점을 마련했다. 13일 한국뇌연구원에 따르면 뇌분야 응용·융합 연구를 수행할 우뇌연구동 준공식을 이날 개최한다고 밝혔다. 우뇌연구동은 연면적 1만1055㎡(지상 4층, 지하 1층) 규모로, 대구시가 280억원을 투자해 2019년부터 건립됐다. 뇌연구원 우뇌연구동은 자유롭게 소형 및 대형 연구 실험이 가능한 오픈 랩 형식의 실험실(Wet-lab)이 2610.69㎡ 규모다. 첨단장비센터는 총 436.65㎡ 규모로 현미경실, FACS실, TEM실, EEG 실험실 및 주요기기 개발실로 구성돼 있다. 이외 전기생리학실, 인간행동실험실, 데이터분석실 및 초파리유전학실험실 등이 배치돼 4차산업혁명 대비 첨단 뇌연구 성장을 가속화하고자 한다. 또 차세대 뇌연구 홍보관도 구축할 예정이다. 서판길 한국뇌연구원장은 "2023년까지 3단계 뇌연구실용화센터 건설사업을 차질 없이 진행할 것이다"면서 "국책연구기관으로 글로벌 뇌연구역량 강화뿐만 아니라 사회적 책무를 달성할 수 있도록 노력하겠다"라고 강조했다. 한국뇌연구원은 2011년 12월 이후 3단계로 나눠 건립됐다. 현재 사용 중인 1단계(좌뇌연구동) 건립은 2014년 준공돼 기초·원천 기반 뇌연구에 주력했다. 2단계(우뇌연구동) 건립으로 기존 기초 연구를 인간 대상 연구로 확장하고, 뇌인지·뇌공학 등 융합 연구를 수행해 인간 중심 미래 뇌연구 허브 기점을 마련할 것으로 기대된다. 특히 1단계 및 2단계 연구동은 모두 대구시가 투자해 건립됐다. 또 정부 지원으로 뇌연구분야 실용화·산업화 기반 마련을 위한 3단계(뇌연구실용화센터)를 총 사업비 239억원, 건축 연면적 5715㎡2 규모로 2023년 완공할 예정이다. 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 뇌연구 플랫폼을 구축할 수 있는 환경을 조성한다. 또 연구자 정주여건 개선을 위한 기숙사를 2025년 완공, '글로벌 뇌연구 선도기관' 도약의 발판을 마련한다는 복안이다. gimju@fnnews.com 김장욱 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 공동연구진이 인간의 뇌 세포를 닮은 새로운 인공 시냅스 반도체 부품을 개발했다. 이 반도체 부품은 인간의 뇌세포가 사용하는 수준의 전기만으로도 실리콘 반도체보다 빠르게 작동한다. 실제 이 부품을 기반으로 인공지능(AI) 학습을 진행한 결과, 손글씨 이미지 데이터를 분류하는 정확도가 88.3%에 달했다. 한국과학기술연구원(KIST)은 KIST 인공뇌융합연구단 곽준영 박사팀과 한국과학기술원(KAIST) 강기범 교수팀, 한국화학연구원(KRICT) 정택모 박사팀과의 공동연구를 통해 신소재를 활용한 고성능 및 저전력 인공 시냅스 반도체 소자를 개발했다고 6일 밝혔다. 곽준영 박사는 "2차원 물질로 만든 뉴로모픽 시스템은 차별화된 하드웨어 구현 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다"고 말했다. 최근 동영상과 이미지 데이터의 비중이 증가하면서 비정형 데이터의 처리가 미래의 AI 시스템 개발 핵심 요소다. 현재의 컴퓨터 구조는 이를 실행하는데 엄청난 전력을 소모하고 정보처리 성능을 극복하기에도 한계가 있다. 반면, 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌를 모방해 전력소모를 줄이면서 컴퓨터 성능을 높인다. 이를 실현하기 위해서는 입력 신호에 따라 신경세포 '뉴런' 간의 연결 강도를 조절하는 '시냅스'를 정밀하게 모방할 수 있는 고성능 차세대 반도체 부품 개발이 필요하다. 연구진은 2차원 절연체 신물질과 2차원 반도체의 이종접합 구조를 기반으로 한 시냅스 부품을 개발했다. 이 부품은 작은 에너지에서도 효율적으로 전자가 이동할 수 있다. 연구진은 "실제 인간의 시냅스 소모 에너지와 유사한 약 15 fJ 펨토줄의 에너지로 동작하는 인공 시냅스 소자를 개발하는 데 성공했다"고 말했다. 또, 외부 자극의 횟수와 세기에 따라 시냅스의 연결 강도를 단시간 또는 장시간으로 유지하는 것이 가능해졌다. 이는 인간의 뇌 기능을 더욱 정밀하게 모방한 것이다. 연구진은 고성능 2차원 인공 시냅스 부품을 기반으로 AI 학습을 진행했다. 그결과 손글씨 숫자 이미지 데이터(MNIST)의 분류 정확도가 약 88.3%로 나타났다. 이는 실제 뉴로모픽 시스템으로의 응용 가능성을 보인 것이다. 곽준영 박사는 "차세대 반도체 개발에 있어 실리콘의 대체재로 사용될 수 있는 고효율 신소재 연구의 중요성이 커지고 있다"며 "이번에 개발한 시냅스 부품은 두뇌의 동작 원리를 정밀하게 모사할 수 있는 고차원의 뉴로모픽 하드웨어를 구현하는 측면에서 우수한 경쟁력을 가질 수 있다"고 말했다. 연구진은 이번 연구 결과를 국제 저명 학술지인 '어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)' 최신호에 발표했다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 한국과학기술연구원(KIST) 인공뇌융합연구단 정연주 박사팀이 인간 뇌를 닮은 뉴로모픽 컴퓨터의 핵심인 인공 시냅스 반도체 부품을 업그레이드 했다. 새롭게 업그레이드된 인공 시냅스 반도체 부품은 생물학적 뇌의 시냅스보다 동작 범위가 약 50배 향상됐다. 또한 기존 인공 시냅스 부품 대비 정보 보존성이 최대 6300% 이상 증가했다. 정연주 박사는 24일 "가장 큰 기술적 장벽이었던 시냅스 동작 범위와 정보 보존성을 획기적으로 개선했다"며 "뇌를 모방한 인공지능 컴퓨팅 성능이 한 차원 높아질 것"이라고 말했다. 연구진은 기존 뉴로모픽 반도체 부품의 성능을 떨어뜨리는 작은 시냅스 변형을 해결하기 위해 활성 전극 이온의 산화환원 특성을 미세하게 조절했다. 이후, 다양한 금속들을 시냅스 부품에 첨가해 활성 전극 이온의 환원 확률을 조절했다. 이를 통해 연구진은 고성능 인공 시냅스 부품을 개발하는 결정적 변수 중 하나가 이온의 높은 환원 확률이라는 것을 알아냈다. 이후 연구진은 이온의 환원 확률이 높은 티타늄 전이 금속을 기존 인공 시냅스 부품에 적용했다. 이 시냅스 부품으로 만든 고성능 뉴로모픽 반도체는 시냅스의 아날로그 특성을 유지하면서도 부품의 변형이 생물학적 뇌의 시냅스보다 약 50배 향상됐다. 또, 티타늄 전이 금속을 첨가로 인한 높은 합금 형성 반응으로 기존 인공 시냅스 부품보다 정보 보존성이 최대 63배 이상 증가했다. 연구진은 "새롭게 만든 뉴로모픽 반도체 부품이 실제 뇌처럼 오랫동안 신호전달을 강하게 하거나 약하게 하는 시냅스 기능을 더욱 정밀하게 모방할 수 있게 됐다"고 설명했다. 이와함께 이 인공 시냅스 부품으로 인공신경망 학습패턴을 구축하고, 이를 기반으로 인공지능 이미지 인식 학습을 시도했다. 그 결과, 에러율이 기존 인공 시냅스 부품 대비 60% 이상 감소했다. 또한 손글씨 이미지 패턴(MNIST) 인식 정확도도 69% 이상 향상됐다. 연구진은 "이는 인공 시냅스 부품을 통해 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 실현 가능성을 확인한 것"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 국제 저명 학술지인 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 최신 호에 게재됐다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

【파이낸셜뉴스 인천=한갑수 기자】 인하대는 최동완 컴퓨터공학과 교수가 이끄는 연구팀이 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘사람중심 인공지능 핵심원천기술개발사업’에 선정됐다고 28일 밝혔다. ‘사람중심 인공지능 핵심원천기술개발’ 사업은 기존 딥러닝 기술의 한계를 극복하고자 올해 처음으로 과학기술정보통신부에서 시행하는 차세대 인공지능 기술개발 사업이다. 앞으로 5년간 총사업비 3018억원이 투입되는 프로젝트로 이중 인하대는 총 50억원의 연구비를 지원받는다. 연구팀은 ‘인간처럼 회상이 가능한 인공신경망 지속학습 플랫폼 개발’을 목표로 과제를 수행한다. 인공신경망에서 기존에 학습된 통합지식을 재생성할 수 있도록 딥 토탈 리콜(Deep Total Recall) 플랫폼을 개발해 인간의 뇌와 같은 프로세스를 구축하려는 연구다. 인간의 뇌는 회상을 할 때 완벽하게 저장된 과거의 기억을 불러오는 것이 아니라 기억을 재창조한다. 그러나 인공신경망은 새로운 지식을 추가 학습할 때마다 기존 지식을 완전히 망각하는 한계가 있다. 연구팀은 이러한 현상을 근본적으로 해결하기 위해 새롭게 받아들인 지식을 현재의 관점에 맞게 재구성할 수 있는 신경망 지속학습 기술을 개발한다. 기술 개발에 성공하면 기계학습의 오랜 난제인 안정성-가소성 딜레마(기존 내용을 잘 유지하는 안정성을 강조하면 새로운 지식 학습이 어렵고, 새로운 지식을 잘 학습하는 가소성에 중점을 두면 기존 지식을 망각하는 현상)를 획기적으로 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 또 인간이 기억을 떠올리듯 자연스러운 인공지능이 가능해져 인간과 더욱 비슷한 로봇 제작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 연구팀은 딥 토탈 리콜 플랫폼을 시각장애인을 위한 4족 보행로봇과 치매노인 반려로봇 등에 적용해 실증할 예정이다. 최동완 교수는 “사회적 약자를 돕는 사람 중심의 인공지능 기술 개발을 위해 최선을 다해 연구하겠다”고 말했다. kapsoo@fnnews.com 한갑수 기자

【파이낸셜뉴스 울산=최수상 기자】 상대의 반응을 미리 예측하거나 통제하기 위해 경우의 수를 따져보고 행동하는 전향적 사고방식은 인간 뇌의 복내측전전두엽 기능이 작용한 것으로 연구결과 확인됐다. 유니스트(UNIST) 바이오메디컬공학과 정동일 교수는 ‘사회적 환경’에 속한 인간이 어떤 신경 기작을 이용해 의사결정을 내리는지를 뇌 과학적으로 밝히고, 이를 생명과학분야 국제학술지인 이라이프(eLife)에 게재했다고 17일 밝혔다. 이번 연구는 미국 마운트 시나이 아이칸 의과 대학(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)의 나수정 박사, 샤오시 구(Xiaosi Gu) 교수 연구팀과 함께 했다. 정 교수팀은 인간이 끊임없이 타인과 상호작용을 주고받는 사회적 환경에 놓여 있는 점에 주목해 이번 연구를 시작했다. 사회적 환경에서 인간이 상대방의 행동에 대한 통제력을 인지하고 이용하는 과정과 그 과정에서 뇌가 어떻게 작동하는지 본 것이다. 실험에 따르면, 실험참가자들은 상대방 의사결정에 영향력을 미치고 통제할 수 있음을 스스로 인지하고 이를 이용해 이익을 극대화하는 의사결정을 한다. 이 과정에서 2수 이상 앞을 내다보는 전향적 사고방식을 활용한다는 점이 새롭게 밝혀졌다. 전향적 사고는 체스나 바둑 등 게임에서 흔히 일어난다. 다음번 거래의 가치를 평가해 이를 현재 결정 반영하는 것인데, 이러한 사고방식이 사회적 상호작용, 즉 인간관계에도 적용되는 것이다. 또 이 때 뇌에서는 가치판단 영역이 활성화 된다는 사실도 이번 연구로 규명됐다. ■ 48명 ‘최후통첩 게임’ 실험 확인 연구팀은 새로운 실험 과제와 이를 해석하는 계산신경 모델을 디자인해 이와 같은 사실을 밝혀냈다. 48명의 실험참가자들은 자기공명영상 장치 속에서 두 개 유형의 팀원들과 최후통첩 게임 각각 40회씩 수행했다. 참가자들이 수행한 ‘최후통첩 게임’은 대표적 사회적 상호작용 게임이다. 이 게임에서 팀원들은 실험참가자에게 돈을 나눠 갖는 제안을 하고 실험참가자가 이 제안이 불공평하다고 판단해 거절하면 팀원과 실험참가자 모두 0원을 받고 게임이 끝난다. A팀은 실험참가자가 제안을 거절하면 그 다음 게임에서 제시 금액을 늘리고, 이전 제안을 수락하면 제시금액을 줄이는 반면, B팀 제시 금액은 실험참가자의 제안 수락 여부에 영향 받지 않고 무작위로 주어진다. 즉 실험참가자는 A팀에만 사회적 통제력을 행사할 수 상황이다. 참가자들은 사전에 이 사실을 알지 못한다. 실험결과, 실험참가자들이 획득한 금액은 사회적으로 통제 가능한 A팀과 게임을 했을 때 더 높았다. 이는 실험 참가자들이 스스로 통제 가능성을 인지하고 이를 극대화 할 수 있음을 의미한다. 추가적으로 진행한 1342명에 대한 온라인 실험에서도 이러한 현상이 일관되게 나타났다. 연구팀은 계산신경 모델링 기법을 이용해 실험참가자들이 미래에 일어날 상호작용의 가치까지 생각하는 전향적 사고(forward thinking)를 통해 이러한 의사 결정을 한다는 사실을 밝혔다. 실험참가자들이 2수, 3수, 혹은 4수 앞을 내다보는 가치평가를 할 것이라 가정한 모델들이 현재의 가치만 이용하거나 한 수 앞만 내다보는 가치평가 과정을 가정하는 모델들보다 실제 실험참가자들의 행동을 더 잘 설명했다.이는 뇌 활성부위를 보는 기능성자기공명영상(fMRI) 촬영 결과로도 뒷받침 됐다. 계산신경 모델의 정보처리과정 과정과 뇌 영상 데이터를 비교 분석한 결과 의사 결정 과정에서 복내측전전두엽 영역이 현재 가치뿐만 아니라 미래 상호작용에 대한 가치까지 계산해 추척함을 확인한 것이다. 복내측전전두엽은 가치판단 영역으로 알려진 영역이다. 정동일 교수는 “이번 연구로 인간 관계에서도 전략적 사고가 적용된다는 사실을 뇌 과학적으로 입증했다”며 “후속 연구를 통해 복내측전전두엽의 전략적 사고 기능 상실이 조현병 등과 같은 정신질환에 미치는 영향을 연구할 것”이라고 밝혔다. ulsan@fnnews.com 최수상 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 인간 뇌를 닮은 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 이 뉴로모픽 반도체를 현재 기업에서 만드는 반도체처럼 실리콘 표준 공정을 이용해 8인치 웨이퍼로 만들었다. 이로써 뉴로모픽 시스템 상용화에 한발짝 더 다가섰다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규·최성율 교수팀이 인간 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 5일 밝혔다. 연구진은 "이번에 개발한 뉴로모픽 반도체는 집적도를 3500배 이상 높여 비용 절감 등을 할 수 있다"며 "뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것"이라고 전망했다. 뉴로모픽은 인간 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W)에 불과하다는 것에 착안해 인공지능(AI) 기능을 하드웨어로 만든 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어를 만들기 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합됐을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 1000억개의 뉴런과 100조개의 시냅스로 이뤄진다는 점에서, 실제 모바일 및 사물인터넷(IoT) 장치에 사용되기 위해서는 집적도를 높여야 한다. 연구진은 집적도를 높이기 위해 현재 반도체 기업이 사용하는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 만들 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방했다. 연구진이 만든 뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되고 있는 메모리 및 시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조다. 이 트랜지스터는 메모리 기능과 논리 연산 뿐만 아니라 새로운 뉴로모픽 동작이 가능했다. 즉 기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작원리를 적용해, 구조는 같으나 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 만든 것이다. 뉴로모픽 트랜지스터는 마치 동전에 앞면과 뒷면이 동시에 있는 것처럼, 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 하는 야누스 구조가 가능함을 세계 최초로 입증했다. 연구진의 기술은 복잡한 디지털과 아날로그 회로를 기반으로 구성되던 뉴런을 단일 트랜지스터로 대체해 집적도를 획기적으로 높였다. 더 나아가 같은 구조의 시냅스와 함께 집적해 공정 단순화에 따른 비용 절감을 할 수 있는 신기술이다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 2만1000 단위인 반면, 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6 단위 이하여서 집적도가 약 3500배 이상 높다. 연구진은 뉴로모픽 반도체를 이용해 글자 이미지나 얼굴 이미지 인식이 가능하다는 것도 확인했다. 한준규 박사과정은 "상용화된 CMOS 공정을 이용해 뉴런, 시냅스, 그리고 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼 상에 동시에 집적해 뉴로모픽 반도체의 집적도를 개선했고, 이는 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것"이라고 말했다. KAIST 전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 '사이언스 어드벤시스(Science Advances)' 8월 온라인판에 출판됐다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] LG가 인간의 뇌 구조와 유사한 '초거대 인공지능(AI)' 개발을 위해 3년간 1억달러(약 1127억원) 이상을 투자한다. 올 하반기부터 세계 최고의 초거대 AI를 공개하고, 향후 각 분야에서 상위 1% 인간 전문가 수준의 역량을 보유한 초거대 AI를 통해 일하는 방식을 혁신할 계획이다. 관련기사 6면 LG의 AI 전담조직인 LG AI연구원은 17일 AI 토크 콘서트에서 향후 3년간 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 대규모 컴퓨팅 인프라 확보 및 개발에 1억달러 이상의 투자를 진행한다고 발표했다. 초거대 AI는 대용량의 연산이 가능한 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 데이터를 학습해 특정용도에 한정하지 않고 종합적이고 자율적으로 사고, 학습, 판단, 행동하는 인간의 뇌 구조를 닮은 AI이다. LG AI연구원은 초거대 AI 개발을 위해 1초에 9경5700조번 연산 처리가 가능한 글로벌 톱3 수준의 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고, 계속 세계 최고 수준으로 확장해 나갈 계획이다. LG는 미국 AI연구소 '오픈AI'가 개발한 현존하는 가장 뛰어난 초거대 AI 언어모델인 GPT-3가 보유한 1750억개 파라미터의 3배를 넘어선, 6000억개 파라미터를 갖춘 초거대 AI를 올 하반기에 공개할 예정이다. 파라미터는 인간 뇌에서 뉴런을 연결해 정보를 학습하고 기억하는 역할을 담당하는 시냅스와 유사한 역할을 한다. 파라미터 규모가 커질수록 AI 지능이 높아진다. GPT-3는 인간처럼 자연스런 대화가 가능하고 에세이나 소설도 창작할 수 있다. LG의 초거대 AI는 언어뿐 아니라 이미지와 영상을 이해하고, 데이터 추론까지 가능하다. LG AI연구원은 내년 상반기에는 조 단위 파라미터의 초거대 AI도 개발할 예정이다. 글로벌 제조기업 중 이 같은 규모의 초거대 AI 개발은 첫 사례가 될 전망이다. 향후 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 고객 상담 등의 분야에 상위 1% 인간 전문가 수준인 초거대 AI를 투입할 방침이다. 배경훈 LG AI연구원 원장은 "올 하반기 연구 성과물을 공개할 것"이라며 "고도화된 초거대 AI 연구와 오픈 생태계를 적극 구축해 세계 최고 수준의 연구 역량을 확보할 것이다. 인류의 보편적인 삶의 질 향상을 위해 같은 꿈을 꾸는 인재들과 최신의 AI 기술을 선도하겠다"고 말했다. km@fnnews.com 김경민 기자