인간의 뇌를 모방한 차세대 AI 컴퓨팅
폰 노이만 구조의 한계를 넘어 초저전력·실시간 처리를 실현합니다
Von Neumann
vsNeuromorphic
| 구분 | 폰 노이만 방식 | 뉴로모픽 방식 |
|---|---|---|
| 구조 | CPU와 메모리 분리 | 뉴런-시냅스 통합 |
| 처리 | 순차 처리 | 병렬·이벤트 기반 |
| 전력 | 상대적으로 높음 | 초저전력 (2-10배 효율) |
| 학습 | 별도 학습 필요 | 온디바이스 학습 가능 |
핵심 기술
Event-Driven Processing
이벤트 기반 처리
기존 방식은 클럭마다 모든 데이터를 업데이트하여 불필요한 전력을 소모합니다.
뉴로모픽은 이벤트 발생 시에만 작동하여 60-90% 전력 절감을 달성합니다.
Spiking Neural Network (SNN)
스파이킹 신경망
생물학적 뉴런의 스파이크 신호를 모방하여 시간 정보를 포함한 학습 및 추론을 수행합니다.
STDP(Spike-Timing-Dependent Plasticity) 학습 규칙 적용
Processing-in-Memory (PIM)
메모리 내 연산
메모리와 연산을 동일 위치에서 수행하여 데이터 이동을 최소화합니다.
FeFET, ReRAM 등 비휘발성 메모리를 활용한 Memory Wall 문제 해결
적용 분야
웨어러블 & 휴대기기
- • 배터리 수명 연장
- • 실시간 건강 모니터링
- • 개인 맞춤형 AI
스마트 홈 & IoT
- • 자율 학습 환경 제어
- • 에너지 최적화
- • 실시간 대응
자율주행 & 로봇
- • 초저지연 센서 융합
- • 동적 환경 적응
- • 충돌 회피
의료 & BCI
- • 뇌-컴퓨터 인터페이스
- • 재활 치료
- • 신경 신호 분석
보안 & 감시
- • 이상 탐지
- • 실시간 위협 차단
- • 지능형 방어