두뇌 신경조절 활동에 착안해 개발 기존 대비 에너지 소비 약 40% 절약 차세대 AI용 반도체 칩 설계에 사용돼 인간 두뇌에서 일어나는 활동을 닮은 인공지능(AI)용 하드웨어와 알고리즘이 나왔다. 기존 기술보다 수학적 연산을 효율적으로 처리할 수 있다. AI 학습에 필요한 에너지를 약 40% 절약하는 시스템이다. 카이스트(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 두뇌에서 일어나는 신경 조율 활동을 구현한 AI용 하드웨어와 관련 알고리즘 개발에 성공했다고 19일 밝혔다. 김경민 교수 연구팀은 인간 두뇌 신경망이 '신경조절(Neuromodulation)'기능을 통해 연결 구조를 상황에 따라 지속적으로 변화시키는 것을 모방해 이를 개발했다. 신경조절은 주어진 뉴런이 화학 물질을 하나 이상 사용해 다양..