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뇌 기반 인공지능의 난제 해결
인간의 두뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 우리 연구진이 개발한 기술은 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능하게 하며, 향후 뇌 기반 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발의 돌파구를 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 가중치 수송 문제(weight transport problem)*를 해결하고, 이를 통해 생물학적 뇌 신경망에서 자원 효율적 학습이 가능한 원리를 설명했다고 23일 밝혔다.
*가중치 수송 문제: 생물학적 뇌를 모방한 인공지능 개발에 가장 큰 장애물이 되는 난제로, 현재 일반적인 인공신경망의 학습에서 생물학적 뇌와 달리 대규모의 메모리와 계산 작업이 필요한 근본적인 이유임.
지난 수십 년간 인공지능의 발전은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌튼(Geoffery Hinton)이 제시한 오류 역전파(error backpropagation) 학습에 기반한다. 그러나 오류 역전파 학습은 생물학적 뇌에서는 가능하지 않다고 생각되어 왔는데, 이는 학습을 위한 오류 신호를 계산하기 위해 개별 뉴런들이 다음 계층의 모든 연결 정보를 알고 있어야 하는 비현실적인 가정이 필요하기 때문이다.
가중치 수송 문제라고 불리는 이 난제는 1986년 힌튼에 의해 오류 역전파 학습이 제안된 이후, DNA 구조의 발견으로 노벨 생리의학상을 받은 프랜시스 크릭(Francis Crick)에 의해 제기됐으며, 이후 자연신경망과 인공신경망 작동 원리가 근본적으로 다를 수밖에 없는 이유로 여겨진다.
인공지능과 신경과학의 경계선에서, 힌튼을 비롯한 연구자들은 가중치 수송 문제를 해결함으로써 뇌의 학습 원리를 구현할 수 있는, 생물학적으로 타당한 모델을 만들고자 하는 시도를 계속해 왔다.
지난 2016년, 영국 옥스퍼드(Oxford) 대학과 딥마인드(DeepMind) 공동 연구진은 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능하다는 개념을 최초로 제시해 학계의 주목을 받았다. 그러나, 가중치 수송을 사용하지 않는 생물학적으로 타당한 오류 역전파 학습은 학습 속도가 느리고 정확도가 낮은 등 효율성이 떨어져, 현실적인 적용에는 문제가 있었다.
연구팀은 생물학적 뇌가 외부적인 감각 경험을 하기 이전부터 내부의 자발적인 무작위 신경 활동을 통해 이미 학습을 시작한다는 점에 주목했다. 이를 모방해 연구팀은 가중치 수송이 없는 생물학적으로 타당한 신경망에 의미 없는 무작위 정보(random noise)를 사전 학습시켰다.
그 결과, 오류 역전파 학습을 위해 필수적 조건인 신경망의 순방향과 역방향 신경세포 연결 구조의 대칭성이 만들어질 수 있음을 보였다. 즉, 무작위적 사전 학습을 통해 가중치 수송 없이 학습이 가능해진 것이다.
연구팀은 실제 데이터 학습에 앞서 무작위 정보를 학습하는 것이 ‘배우는 방법을 배우는’메타 학습(meta learning)의 성질을 가진다는 것을 밝혔다. 무작위 정보를 사전 학습한 신경망은 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 수행하며, 가중치 수송 없이 높은 학습 효율성을 얻을 수 있음을 보였다.
백세범 교수는 “데이터 학습만이 중요하다는 기존 기계학습의 통념을 깨고, 학습 전부터 적절한 조건을 만드는 뇌신경과학적 원리에 주목하는 새로운 관점을 제공하는 것”이라며 “발달 신경과학으로부터의 단서를 통해 인공신경망 학습의 중요한 문제를 해결함과 동시에, 인공신경망 모델을 통해 뇌의 학습 원리에 대한 통찰을 제공한다는 점에서 중요한 의미를 가진다”고 언급했다.
뇌인지과학과 천정환 석사과정이 제1 저자로, 같은 학과 이상완 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 12월 10일부터 15일까지 캐나다 벤쿠버에서 열리는 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 제38회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다. (논문명: Pretraining with random noise for fast and robust learning without weight transport (가중치 수송 없는 빠르고 안정적인 신경망 학습을 위한 무작위 사전 훈련))
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업, 정보통신기획평가원 인재양성사업 및 KAIST 특이점교수 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.23
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김용훈 교수 연구팀, 점점 작아지는 나노소자 더 똑똑하게 설계한다
우리 대학 연구진이 차세대 반도체 소자 설계의 기반이 되는 물리학 표준이론의 대안(alternative)을 제시했다.
전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀은 현대 양자수송 표준이론의 대안을 제시, 나노소자의 에너지 특성 까지 정확히 예측할 수 있는 이론을 확립하고 소프트웨어로 구현 했다고 14일 밝혔다.
일상적으로 쓰는 가전제품에서는 전자가 입자적 성격을 띠고 고전적으로 흐르지만, 최신 전자제품에 들어있는 첨단 나노소자에서는 전자가 양자적 특성을 띠고 전혀 다르게 움직인다.
원자나 분자 수준에서 단위정보를 처리하는 신개념 반도체 소자나 수소전지 같은 차세대 에너지 소자의 설계를 위해서는 이 같은 미시세계에서의 전자 및 스핀의 양자수송(quantum transport) 특성을 반영하여 소자의 동작을 미리 예측하는 과정이 필수적이다.
20세기 후반에 확립된 양자수송에 대한 표준이론은 나노소자를 채널영역과 그에 연결된 무한한 두 개의 전극으로 구성된 열린 양자계(open quantum system)로 기술한다.
이를 바탕으로 첨단 트랜지스터, 태양전지, LED 등 다양한 반도체 소자의 구동을 해석하려는 노력이 있지만, 이 방법으로는 전도성 이외 무한한 전극이 포함된 소자의 에너지를 기술할 수 없어 에너지 소자의 설계에 활용하기에는 한계가 있었다.
연구팀은 이 한계를 극복하고자 비평형 상태의 나노소자를 닫힌 양자계로 보고, 이 안에서의 양자수송 현상을 한 쪽 전극에서 다른 쪽 전극으로 전자가 광학여기(optical excitation) 되는 현상에 대응시키는 관점을 제안했다. 또한 이를 통해 소자의 에너지를 최소화하는 방식의 이론을 개발 하고 소프트웨어로 구현했다.
이 계산방식을 활용하면 소자의 전류-전압 특성 이외 에너지 특성까지 기술할 수 있어, 특히 배터리 같은 에너지 저장소자, 촉매나 연료전지 같은 에너지 변환소자 등 원자 수준 에너지 소자 설계의 중요한 실마리가 될 것으로 기대된다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어 사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 세계적인 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 7월 1일 게재됐다.
2020.07.14
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단백질 나노튜브의 자기조립 분자스위치 발견
- 한국, 미국, 이스라엘 국제 공동 연구 성과 -
- 암 치료와 뇌 질환 메커니즘 단서 -
우리 학교 바이오및뇌공학과 최명철 교수와 송채연 연구교수는 미국
산타바바라 캘리포니아대학교, 이스라엘 히브리대학교와 공동으로 세포분열과 세포간 물질수송에 열쇠가 되는 단백질 나노튜브의 자기조립
구조를 제어하는 분자스위치를 발견했다.
연구 결과는 세계적 학술지 ‘네이처 머티리얼즈(Nature Materials, IF=35.7)’ 19일자에 게재됐다.
마이크로튜불(microtubule, 미세소관)은 사람의 몸속에서 세포분열·세포골격·세포간 물질수송 도구로 사용되는 튜브 형태의 단백질로 굵기가 25나노미터(1나노미터는 머리카락 굵기의 10만분의 1)에 불과하다.
대부분의 암 치료 약물은 마이크로튜불의 형성을 교란해 암세포 분열을
억제하는 것으로 작용 메커니즘이 알려져 있다. 알츠하이머병은 세포간 물질수송을 담당하는 마이크로튜불의 구조적 안정성이 떨어지면서
신경세포에서의 신호전달이 제대로 이루어지지 않아 생기는 대표적 뇌질환이다.
연구팀은 싱크로트론 X선 산란장치(synchrotron x-ray
scattering: 전자를 빛의 속도에 가깝게 가속시켜 강력한 X선을 발생시키는 장치)와 투과전자현미경을 이용해 단백질
나노튜브의 자기조립 구조를 서브나노미터(1나노미터 미만)의 정확도로 측정했다.
연구팀은 이번 연구를 분자 레벨에서 레고 블록을 쌓아 올리는 것에 비유해
가로×세로×폭이 각각 4×5×8 나노미터인 단백질 블록을 쌓아 올려 25나노미터 굵기의 튜브를 형성하는 메커니즘을 추적했다. 이
과정에서 연구팀은 레고 블록의 형태를 제어하는 분자스위치를 발견했다. 또 지금까지 보고된 바 없는 전혀 새로운 크기와 형태의
단백질 튜브 구조를 만들어 내는데 성공했다.
최명철 교수는 “인간의 생명 시스템은 고도의 자기조립 구조체를 형성해 복잡한 생물학적 기능을 하고 있지만 한편으로는 극히 단순한 물리학적 원리에 의해 제어가 가능하다는 새로운 패러다임을 제시했다”고 이 연구의 의의를 밝혔다.
또 “이번 연구는 암 치료와 뇌질환 메커니즘을 규명하고자하는 작은 발걸음이며 앞으로 바이오 나노튜브를 이용한 공학적 응용이 무궁무진할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 국제협력사업, 신진연구자지원사업, 학문후속세대양성사업, KAIST 고위험 고수익 프로젝트(High Risk High Return Project)의 지원으로 수행됐다.
2014.01.21
조회수 21523
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이산화탄소 포집저장기술 상용화 속도낸다
- 이산화탄소의 선박 수송 시 발생하는 증발가스 문제 해법 제시-- 원유값 등 다양한 상황에 따른 최적의 재액화율 이론 정립해 -
지구 온난화의 주범이 되는 이산화탄소를 포집한 후 땅속에 주입해 영구 저장하는 기술이 전 세계적으로 관심을 받고 있는 가운데, KAIST 연구진이 이산화탄소의 선박 수송을 위한 최적의 방법을 제시했다.
우리 학교는 해양시스템공학과 장대준 교수 연구팀이 포집된 이산화탄소의 선박 운송 중에 발생하는 증발가스의 최적화된 처리를 위한 해법을 제시했다.
이로써 이산화탄소를 포집하는 기술과 유전에 저장하는 기술 뿐 아니라 선박 수송에 대한 해법도 제시돼, 포집-수송-저장의 삼박자를 갖춰 이산화탄소 포집저장 기술이 곧 상용화될 것으로 전망된다.
최근 지구온난화에 의한 자연재해 문제가 심각해지면서 유럽을 중심으로 이산화탄소 배출을 줄이기 위한 연구가 확산되고 있다.
이를 해결하기 위해 발전소와 공장 등으로부터 발생하는 이산화탄소를 포집해 지중에 다시 영구적으로 저장하는 기술인 ‘이산화탄소 포집 및 저장(CCS, Carbon Capture and Storage)‘이 대안으로서 각광받고 있다.
우리나라는 2013년부터 포스트 교토의정서가 발효될 경우 이산화탄소 감축 의무를 면하기 어려울 전망이다. 정부는 이에 따라 오는 2030년까지 3200만 톤(전체 감축 전망치의 10%)의 이산화탄소를 감축한다는 목표를 세우고 있고 KAIST 등 국내 연구팀들도 이를 위한 기술 개발 및 실용화를 위한 연구에 속도를 내고 있다.
장대준 교수 연구팀은 지난 2009년 ‘이산화탄소 해상수송 및 주입터미널 프로젝트’를 통해 지중 저장 원천기술을 개발하는데 성공했고 이어, 이번에 액상 이산화탄소 운반선상에서 발생하는 증발가스의 위험성을 인식하고 이를 최적화하는 해법을 제시했다.
장 교수 연구팀은 선박을 이용해 액화 이산화탄소를 운송할 때 저온(-51℃)・고압(6.5bar)의 상태로 운반돼야 하는 점에 주목했다.
상온보다 낮은 온도로 운반되는 액화 이산화탄소 저장용기는 대기의 열 침투로 증발가스가 발생해 내부 압력이 높아져 용기가 파괴될 수 있기 때문이다.
연구팀은 이 같은 문제를 해결하기 위해 압력용기에서 기화된 이산화탄소 가스를 재 액화 처리해 다시 압력용기로 주입하는 방법을 제시하고 이론적으로 모델링했다.
또 원유값, 탄소세, 원유증진회수를 위한 탄소거래비용 등 CCS 기술 도입을 위해 핵심적으로 고려될 사항을 바탕으로, 선박의 증발 가스 재액화율 결정을 위한 최적화된 해법을 고안해 냈다.
장대준 교수는 “저장된 이산화탄소가 해양에서 누출되면 대형사고로 번지게 된다” 며 “저장된 이산화탄소의 압력 거동을 예측하고 발생한 증발가스의 적절한 처리방안을 만드는 것이 상용화를 위한 필수적인 과정”이라고 말했다.
아울러 “이번 연구에서 정립된 이론은 CCS 상용화를 위한 시스템의 최적화와 액상 이산화탄소 운반 선박의 개발에 활용될 것으로 기대 된다”고 강조했다.
한편, 이번 연구는 KAIST 해양시스템공학과 장대준 교수(제1저자 추봉식 박사과정 학생)가 교육과학기술부의 세계수준 연구중심대학(World Class University)과 국토해양부의 지원을 받아 수행했다.
장 교수 연구팀의 이 연구 성과는 환경 분야에서 세계적 학술지로 꼽히는 ‘국제 온실가스 제어(International Journal of Greenhouse Gas Control)지’ 6월 12일자 온라인 판에 실렸다.
그림 1. 저장된 액화 화물에서의 BOG 발생 및 그 영향
그림 2. 증발가스 생성으로 인한 저장용기 내부 압력 변화 및 열팽창으로 인한 액위 변화
그림 3. 누출 시 속도 및 온도 변화에 의한 주변 구조 및 선체에 미치는 영향
그림 4. 누출 시 이산화탄소의 거동 관측 실험
그림 5. CCS-EOR 병행 기술에서 증발가스 재액화가 미치는 영향
2012.06.27
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