삼성은 인간의 두뇌를 '복사하여 붙여 넣기'를 원합니다.

차세대 인공지능 창조를 목표로, 삼성 기억 네트워크 시스템에서 포유류 뇌의 기본 뉴런 연결성을 복사하려는 뉴로모픽 엔지니어링을 연구하고 있습니다. Intel 및 IBM과 같은 회사도 유사한 프로젝트를 진행하고 있으며 지난 10년 동안 뉴로모픽 시스템을 시연하기도 했습니다. 뉴로모픽 엔지니어링의 핵심 아이디어는 뉴런의 활동을 어떻게든 모방하는 것입니다. 인간 두뇌의 블록을 컴퓨팅 칩에 적용하여 성능과 에너지 효율성을 한 단계 끌어올립니다. 수준.

뉴로모픽 엔지니어링의 한 분야 혁명의 목표는 인공 지능입니다. 스마트폰에서 고성능 컴퓨팅 머신에 이르기까지 현재 세대 AI 모델은 특정 쿼리에 응답하고 사용자 선호도에 적응하는 법을 배울 수 있도록 방대한 데이터 세트 시각. 그러나 신경 시스템은 많은 제한이 있는 경우에도 답을 생성할 수 있으므로 더 많은 유연성을 제공합니다. 완전히 새로운 유형의 메모리, 스토리지 및 센서의 개발과 같은 수많은 과제도 있습니다. 더욱이 기존의 데이터 인코딩 및 처리 개념을 재작업해야 하며 새로운 프로그래밍 언어를 작성해야 하는 필요성도 장애물이 될 것입니다.

삼성은 하버드 대학의 전문가들과 협력하여 상세한 에 발표된 '뇌 복사 및 붙여넣기 기반 신경형 전자공학'이라는 연구 논문에서 뉴로모픽 칩을 만드는 새로운 접근 방식 자연. 이름에서 알 수 있듯이 삼성은 복사를 목표로 합니다. 포유류 뇌의 뉴런 연결성 지도 (또는 그 일부)를 솔리드 스테이트 메모리의 고밀도 3D 네트워크에 붙여넣습니다. 목표는 저전력 요구 사항, 인지 및 자율성 기능과 같은 두뇌 속성을 복사하는 것입니다. 적응성, 학습을 활용하여 고급 컴퓨팅을 위한 뉴로모픽 칩 생성 시나리오.

뇌를 리버스 엔지니어링하는 길은 칩에서 시작됩니다

앞서 언급한 목표를 달성하기 위한 첫 번째 단계는 뇌의 자연 신경망(NNN)과 타고난 처리 능력 모방. 삼성은 CMOS 나노전극 어레이(CNEA)라고 하는 실리콘 신경-전자 인터페이스를 사용하여 이를 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다. CNEA는 NNN의 기능적 시냅스 연결 맵을 복사할 수 있다고 합니다. 프로젝트 뒤에 있는 팀은 실험실 조건에서 배양된 살아 있고 기능하는 뉴런에서 얻은 네트워크 전체의 세포 내 기록 데이터에서 연결 맵을 추출하는 것을 목표로 합니다. 데이터가 복사되면 다음 단계는 이를 전도성 메모리 네트워크에 붙여넣는 것입니다. 여기서 각 기억 단위는 해당하는 생물학적 시냅스의 강도를 나타냅니다. 연결.

메모리 칩 선택과 관련하여 삼성은 DRAM 및 플래시 메모리에서 Spin-Transfer Torque와 같은 차세대 솔루션에 이르기까지 모든 것을 탐색하고 있습니다. (STT) 자기 랜덤 액세스 메모리(MRAM), 위상 변화 자기 랜덤 액세스 메모리(PRAM) 및 저항성 자기 랜덤 액세스 메모리 (RRAM). 그들 중 다수가 상업적으로 채택되는 것과는 거리가 멀지만, 각각은 고유한 장점을 갖고 있으며 더 나은 구현을 위한 문을 열어둡니다. 그리고 수백만 개의 서브 유닛이 있는 메모리 시스템의 공간 제약을 해결하기 위해, 삼성 3D 스태킹을 사용하여 표면적을 줄이는 것을 목표로 합니다. 연구에 따르면 복사 붙여넣기 기술은 뇌 컴퓨팅의 일부 필수 측면을 나타내며 다음과 같이 작동할 수 있습니다. 뇌 리버스 엔지니어링을 향한 첫걸음, 기존 과제에도 불구하고.

원천: 삼성

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