스파이킹 신경망(Spiking Neural Networks, SNN)은 인공지능 분야에서 유망한 접근 방식으로 떠오르고 있다.
SNN은 전통적인 인공신경망과 달리, 인간 뇌의 신경 활동의 이산적 특성을 모방하여 더 효율적이고 잠재적으로 더 강력한 계산 패러다임을 제공한다.
주요 특성으로는
-스파이킹 뉴런: SNN의 기본 단위는 스파이킹 뉴런으로, 스파이크 또는 활동 전위라고 불리는 이산적 이벤트를 통해 정보를 전달한다. 뉴런의 막전위가 특정 임계값을 초과하면 스파이크가 생성되어 연결된 뉴런에게 즉시 신호가 전달된다.
-시간적 코딩: SNN은 스파이크의 진폭이 아닌 스파이크의 타이밍에 정보를 인코딩하는 시간적 코딩을 사용한다. 이를 통해 복잡한 시간적 패턴을 표현할 수 있으며, 이는 전통적인 신경망에 비해 큰 장점
-시냅스 가소성: SNN은 스파이크 타이밍 의존성 가소성(Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP)과 같은 시냅스 가소성 메커니즘을 포함하여, 스파이크의 타이밍에 따라 뉴런 간의 연결 강도를 조정한다. 이러한 동적 조정은 SNN이 학습하고 적응할 수 있도록 도와준다.
SNN의 장점
에너지 효율성: 이벤트 기반 특성 덕분에 SNN은 전통적인 신경망보다 본질적으로 에너지 효율적, 뉴런이 스파이크를 발생시킬 때만 전력을 소모하므로, 저전력 및 실시간 응용 프로그램에 이상적이다.
생물학적 타당성: 생물학적 뉴런의 기능을 밀접하게 모방함으로써, SNN은 뇌 유사 계산에 대한 통찰력을 제공하여, 신경과학 연구 및 뇌 영감을 받은 컴퓨팅 시스템 개발에 유용하다.
시간적 처리: SNN은 입력의 타이밍이 중요한 음성 인식, 동적 비전 처리, 로봇 제어 등 시간적 패턴과 시퀀스를 포함하는 작업에 뛰어나다.
필자가 대학에서 수업을 들을 때 나온 얘기중에, SNN이 쓰이는 이유가, 비용문제가 크다고 한다.
https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=508974
출처 : 디지털투데이 (DigitalToday)(https://www.digitaltoday.co.kr)
위 기사에 따르면 "2027년까지 전체 AI 부문이 연간 10억kWh(134테라와트시)를 소비할 것으로 예상했다. 2027년까지 AI의 전력 소비량이 전 세계 전력 소비량의 절반이 될 수 있다는 얘기다. 참고로 삼성은 23테라와트시를, 구글은 12테라와트시를 사용한다."
라고 되어있는데, 실로 어마어마한 전력 소비량이다. 이를 해결하기 위한 방법중의 하나로 SNN이 제시된 것이기도 할 것이다. 가능하다면 비용을 줄이는 것이 기업 입장에서도 이득이고, 환경적으로도 이득이기 때문이다.
[자료 출처=스마트시티융합연구소]
도전 과제와 미래 방향
SNN이 잠재력을 가지고 있지만, 널리 채택되기 위해 해결해야 할 몇 가지 과제가 있다.
훈련의 복잡성: 스파이크의 이산적 특성과 특수한 학습 알고리즘의 요구로 인해 SNN을 훈련하는 것은 전통적인 신경망보다 더 복잡하다.
표준화된 도구 부족: SNN을 위한 표준화된 도구와 프레임워크 개발이 아직 초기 단계에 있어, 구현 및 실험의 용이성이 제한됨.
확장성: 대규모 문제를 처리할 수 있는 SNN의 확장성을 보장하는 것은 여전히 중요한 과제이다.
결론
스파이킹 신경망은 인공지능 연구에서 흥미롭고 빠르게 발전하는 분야를 대표한다. 생물학적 신경 계산 원리를 활용함으로써, SNN은 에너지 효율성, 시간적 처리, 생물학적 타당성 측면에서 독특한 이점을 제공하며, 연구가 진행되고 새로운 도구와 기술이 개발됨에 따라, SNN은 복잡한 계산 작업에 접근하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있다.
