[제24회 심층 칼럼] 뇌를 닮은 실리콘: 뉴로모픽 컴퓨팅과 스파이킹 신경망(SNN)의 공학적 실재

현대 AI의 비약적인 발전에도 불구하고, 연산에 소모되는 에너지는 인체 뇌의 효율성에 비하면 턱없이 낮습니다. 인간의 뇌는 단 20와트(W)의 전력으로 전 세계 모든 슈퍼컴퓨터보다 복잡한 인지 작업을 수행합니다. 이러한 생물학적 효율의 비밀은 '사건 기반 처리'에 있습니다. 2026년, 반도체 업계는 이를 구현하기 위해 폰 노이만 구조를 탈피하고 뉴로모픽 컴퓨팅과 스파이킹 신경망(SNN)을 통해 지능의 물리적 구현 방식을 재정의하고 있습니다.

1. 폰 노이만 병목 현상의 극복: 인메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)

전통적인 컴퓨터 구조는 CPU와 메모리가 분리되어 있어, 데이터를 주고받는 과정에서 막대한 에너지 손실과 지연 시간이 발생합니다. 뉴로모픽 칩은 뇌의 뉴런과 시냅스가 결합된 구조를 모사하여, 연산과 저장을 한 곳에서 동시에 수행하는 '인메모리 컴퓨팅'을 지향합니다.

2. 시간의 지능: 스파이킹 신경망(Spiking Neural Networks, SNN)

현재의 딥러닝(ANN)은 데이터를 연속적인 수치로 처리하지만, SNN은 뇌의 뉴런처럼 특정 임계값(Threshold)을 넘는 전기적 자극, 즉 '스파이크(Spike)'가 발생할 때만 정보를 전달합니다.

• 이벤트 기반 처리 (Event-based Processing): 입력 데이터에 변화가 있을 때만 연산이 일어나므로 대기 전력이 거의 제로에 가깝습니다.
• 시간적 정보 활용: 스파이크가 발생하는 '타이밍' 자체가 고도의 정보가 되어, 동적인 영상이나 음성 데이터의 인과관계를 매우 적은 연산으로 파악합니다.

3. 2026년의 기술적 도약: 하이브리드 학습과 대규모 뉴로모픽 칩

과거 SNN은 학습이 어렵다는 치명적인 약점이 있었습니다. 하지만 2026년 현재는 기존 ANN의 가중치를 SNN으로 변환하는 'ANN-to-SNN' 기술과, 스파이크의 발생 시점을 미분 가능하게 모델링한 '대리 경사도(Surrogate Gradient)' 학습법을 통해 성능 격차를 좁혔습니다. Intel의 'Loihi 2'나 IBM의 'NorthPole' 같은 최신 칩들은 이제 자율주행 드론과 엣지 디바이스에서 실시간 추론을 완벽하게 수행해내고 있습니다.

4. 산업적 적용: 엣지에서의 '상시 지능(Always-on AI)'

뉴로모픽 기술의 진정한 가치는 전력 공급이 제한된 환경에서 발휘됩니다.

• 웨어러블 기기: 스마트 워치가 배터리 걱정 없이 사용자의 심박수나 활동 패턴을 24시간 정밀 분석합니다.
• 우주 및 군사: 혹독한 환경과 제한된 에너지 하에서 자율 탐사 로봇이 외부의 도움 없이 스스로 판단하고 행동합니다.
• 초저지연 자율주행: 뇌와 같은 반응 속도로 수 밀리초 내에 장애물을 인지하고 회피 경로를 설정합니다.

결론: 탄소 지능과 실리콘 지능의 합일

뉴로모픽 컴퓨팅은 기계가 생명의 방식을 학습하는 최종 단계 중 하나입니다. 지능이 물리적인 에너지의 제약에서 자유로워질 때, 비로소 인공지능은 도구를 넘어 우리 일상의 공기처럼 어디에나 존재하는 실체가 될 것입니다.