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뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 구조의 병렬 연산과 신호 얽힘 문제뉴로모픽 컴퓨팅의 병렬성은 수많은 뉴런 간의 상호 연결성과 시냅스 신호 간섭을 유발하게 되고, 그 결과 다수의 신호들이 하나의 경로 또는 시간 슬롯 안에서 얽히는 신호 상호 얽힘(Entanglement) 현상이 발생한다. 특히 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 구조에서는 시간 기반 정보 인코딩이 사용되기 때문에, 서로 다른 뉴런에서 발생한 스파이크가 거의 유사한 시점에 도달하게 되면 동일한 회로 경로 내에서 혼합 현상이 일어날 수 있다. 이 문제는 정보의 정확한 복호화(decoding)를 방해하고, 결국 시스템 전체의 학습 정확도와 판단 신뢰도를 저하시킨다. 따라서 뉴로모픽 시스템의 실용화를 위해서는 얽힌 신호들을 정밀하게 분리할 수 있는 기술이 필수적이다...

뉴로모픽 컴퓨터

1. 우주 방사선 환경이 뉴로모픽 칩에 미치는 영향우주 공간은 지구와 달리 고에너지 입자들이 밀집된 방사선 환경을 갖고 있으며, 전자기기에는 치명적인 영향을 미친다. 특히 뉴로모픽 칩처럼 미세 공정 기술을 기반으로 한 고집적 반도체 소자는 방사선에 매우 민감하게 반응할 수 있다. 일반적으로 우주에서 전자 시스템이 노출되는 주요 방사선 형태는 고에너지 양성자, 중성자, 전자, 감마선, 그리고 태양풍에 의한 대전입자들이다. 이들은 칩 내부의 트랜지스터 소자에 전하를 축적시키거나, 간헐적인 전류 누설을 발생시켜 시스템 오작동을 유발할 수 있다. 뉴로모픽 칩의 경우 연속적인 스파이킹 신호 흐름이 기본 동작 구조인데, 방사선으로 인한 신호 왜곡이나 전하 간섭은 정상적인 스파이크 전달을 방해하고, 오류 누적이나 신..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 페로브스카이트의 전기적 특성과 뉴로모픽 소자로의 가능성페로브스카이트(Perovskite)는 결정 구조가 ABX₃ 형태로 구성된 무기 및 유기-무기 하이브리드 물질군으로, 태양광 흡수체로 잘 알려져 있으나 최근에는 그 전기적 특성과 이온 이동 특성을 활용해 뉴로모픽 소자, 특히 트랜지스터형 시냅스 소자로서의 가능성이 활발히 연구되고 있다. 페로브스카이트는 전기장에 따라 이온이 재배열되며, 이로 인해 저항이나 전하 저장 특성이 변화하게 된다. 이러한 특성은 시냅스의 가중치 변화, 즉 장·단기 기억 형성 메커니즘을 모사하는 데 적합하다. 특히 할라이드 페로브스카이트(예: CsPbBr₃, MAPbI₃)는 결정 내 이온의 유동성이 높아, 전기 자극에 의해 연속적이며 비가역적인 전도도 변화를 유도할 수 있다...

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 칩 기반 드론 제어 기술의 진화지능형 드론 기술은 단순한 기계적 비행을 넘어 스스로 환경을 인식하고, 빠르게 판단하여 자율적으로 행동하는 방향으로 진화하고 있다. 이 과정에서 뉴로모픽 칩의 활용은 드론의 반응 속도, 에너지 효율성, 실시간 데이터 처리 능력을 극적으로 향상시키는 핵심 기술로 부상하고 있다. 뉴로모픽 칩은 인간의 신경 구조를 모사하여 만든 하드웨어 기반 연산 시스템으로, 이벤트 기반 정보 처리에 매우 강한 특성을 보인다. 특히 드론이 장애물을 피하거나, 빠르게 변하는 외부 환경에 반응해야 하는 순간, 뉴로모픽 칩의 초저지연 반응 속도는 기존 중앙처리식 AI보다 월등한 성능을 보여준다. 최근 몇 년 사이, 전통적인 CPU 기반 제어 시스템 대신 뉴로모픽 칩이 탑재된 드론들이 실..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 기술의 모방: 인간 신경망을 닮은 기계, 윤리적 기준은 존재하는가?뉴로모픽 컴퓨팅은 기술은 생물학적 뉴런의 신호 전달 방식과 학습 메커니즘을 하드웨어 수준에서 구현하는 데 중점을 둔다. 하지만 이러한 기술적 진보는 단순히 전산 구조의 효율성을 뛰어넘어, 인간 지각과 사고 체계를 기계에 이식하려는 시도로까지 발전하고 있다. 이러한 방향성은 윤리적으로 다층적인 문제를 야기한다. 인간의 뇌 기능을 기계적으로 구현하는 과정에서 ‘의식’ 혹은 ‘자율성’의 영역에 대한 경계가 모호해질 수 있다. 기술이 인간을 흉내내는 수준에서 벗어나 독자적 판단과 학습을 수행할 수 있게 될 경우, 그 책임 소재와 권한 분배에 대한 기준이 명확하지 않다. 기존 인공지능보다 훨씬 더 생물학적으로 설계된 뉴로모픽 시스템은 기존의 ..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 알고리즘과 희소 신호 처리의 개념적 연결뉴로모픽 알고리즘은 필요할 때만 계산을 수행하고, 스파이크 형태로 정보를 주고받기 때문에 전력 소비가 매우 낮고 반응 속도가 빠르다. 한편, 희소 신호 처리(Sparse Signal Processing)는 입력 데이터의 대부분이 '0' 또는 무의미한 값이며, 소수의 유의미한 정보만을 포함하는 신호를 효율적으로 분석하는 기술이다. 이 둘은 표면적으로는 다른 개념처럼 보이지만, 정보가 불연속적이며 '이벤트 발생' 중심으로 이뤄지는 구조라는 점에서 연산 최적화 원리 상 매우 높은 궁합을 가진다.실제로 인간의 뇌 역시 대부분의 신경은 비활성화 상태이며, 자극이 발생할 때만 특정 뉴런이 반응하여 정보를 처리한다. 이는 곧 희소한 신호 구조이며, 뉴로모픽 알고리..