블루테크현장 | 자연에서 배우는 인공두뇌 혁신

2025-03-14 최민욱 기자

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인공지능(AI)도 자연에서 영감을 얻어 기술 혁신을 이끌고 있다. 인간 두뇌의 신경망을 모방한 스파이킹 신경망(SNN)은 에너지를 효율적으로 사용하며, 친환경 AI 구현의 핵심 기술로 주목받는다. 기존 딥러닝 모델의 높은 전력 소비 문제를 해결할 수 있는 SNN은 뉴로모픽 하드웨어와 결합해 초저전력 AI를 가능하게 한다. 이러한 기술은 데이터센터부터 IoT, 스마트 그리드까지 다양한 분야에서 지속가능성을 높이며, 친환경 AI 시대를 앞당길 것으로 기대된다.

자연에서 배운다, 두뇌 원리를 모방한 인공지능

최신 AI 트렌드 중 바이오미메틱스적 접근 방식을 통해 개발되는 기술이 있다. 바로 자연계 신경망의 동작 원리를 본뜬 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network)이다. SNN는 뇌의 신경 신호 전달 방식을 모방한 차세대 인공신경망 모델이다. 전통적인 인공신경망(ANN)이 연속적인 실수 값을 통해 정보를 전달하는 반면, SNN는 뉴런 사이를 오가는 짧은 전기적 스파이크(돌발 신호)를 이용한다. 인공 뉴런이 일정 임계값에 도달할 때만 스파이크를 발생시켜 필요한 정보만 선택적으로 전달한다 . 이러한 생체모방 접근 덕분에 SNN은 두뇌처럼 효율적인 정보 처리를 지향하며, 동일한 작업을 수행할 때도 에너지 소모를 최소화할 수 있는 잠재력으로 주목받고 있다 .

'전기 먹는 하마' AI 데이터센터의 오명을 지워 줄 친환경 AI

오늘날 친환경 AI에 대한 관심이 높아지는 이유는 기존 딥러닝 기반 AI의 막대한 에너지 소비와 탄소 배출 문제 때문이다. 거대한 딥러닝 모델을 학습시키고 운영하는 데는 방대한 연산이 필요하다. 이로 인해 데이터센터의 전력 사용량이 급증하고 있다. 널리 알려진 연구에 따르면 GPT-3 같은 대규모 AI 모델을 한 번 학습시키는 데 1287MWh에 달하는 전력이 소모되고 약 502톤의 탄소가 배출되었다고 한다. 이는 가솔린 차량 112대가 1년 내내 배출하는 탄소량에 맞먹는 수치다 . 이러한 AI의 탄소 발자국은 기후변화 대응에 역행할 수 있기 때문에, 지속가능한 친환경 AI 기술의 개발이 절실하다. 뇌를 모방한 SNN는 동일 작업을 훨씬 적은 에너지로 수행할 가능성을 보여 준다. 그래서 SNN이 차세대 친환경 AI 구현을 위한 핵심 기술로 부상하고 있다.

뇌처럼 생각하고 뇌처럼 효율적인 AI 스파이킹 신경망

기존의 인공신경망(ANN)은 수학적 모델로서 뉴런 활성값이 실수 형태로 연속적으로 변한다. 일반적으로 클럭 기반으로 동기화된 계산을 수행한다. 반면 스파이킹 신경망(SNN)에서는 시간에 따라 이산적인 스파이크만이 발생한다는 근본적 차이가 있다. SNN의 인공 뉴런은 일정 시간 동안 입력 신호를 적분하다가 임계치를 넘으면 비로소 짧은 전기 신호(스파이크)를 발생시킨다. 그 외에는 거의 에너지를 소비하지 않는다. 이러한 이벤트 기반 작동 방식 덕분에 불필요한 연산을 줄이고 정보 전달을 “정말 필요한 순간”에만 수행할 수 있다. 마치 생물학적 신경세포가 자극이 충분할 때만 흥분하는 것과 동일한 원리로, SNN의 뉴런들도 자체적인 “시간 감각”을 가지고 필요한 때에만 활성화된다. 그 결과 정보 전달의 효율성이 높아지고, 대규모 신경망에서도 에너지 낭비를 줄일 수 있다.

SNN이 갖는 또 다른 중요한 특징은 생물학적 신경망과의 높은 유사성이다. 실제 뇌의 신경세포들은 스파이크 형태로 정보를 주고받으며, 스파이크 간의 시간 간격과 빈도가 정보의 의미를 담는다. SNN는 이러한 자연의 부호화 방식을 모방함으로써, 뇌신경의 희소한 활성화 패턴까지 활용할 수 있다. 이는 곧 불필요한 에너지 소모를 최소화하고, 시간적인 정보 처리에 특화될 수 있다는 장점을 뜻한다. 예컨대 인간 뇌는 20W 남짓한 전력으로 방대한 인지 작업을 해낸다. SNN 역시 스파이크 기반의 드문드문(sparse)한 신호처리를 통해 이처럼 효율적인 계산을 지향한다.

뉴로모픽 하드웨어와 SNN이 만드는 초저전력 AI

기후위기에 대응하는 친환경 AI 기술로서 SNN이 주목받는 가장 큰 이유는 압도적으로 낮은 전력 소비특성 때문이다. SNN는 불필요할 때는 신호를 보내지 않는 비동기식 동작을 하므로, 동일한 연산을 수행해도 전통적인 신경망보다 전력 소모가 훨씬 적다. 특히 전용 뉴로모픽 하드웨어상에서 SNN을 구동하면 이러한 이점이 극대화되는데, 메모리와 연산이 칩상에서 밀접히 통합되고 스파이크 이벤트가 발생할 때만 회로가 활성화되므로 에너지 효율이 비약적으로 높아진다. 예를 들어, 인텔의 Loihi 뉴로모픽 칩을 활용한 실험에서 전통적인 CPU/GPU 접근에 비해 5000배 이상 높은 에너지-지연 효율(energy-delay product)을 달성한 사례도 보고되었다 . 이는 SNN 기반 시스템이 동일한 작업을 극미량의 에너지로도 수행할 수 있음을 시사하며, AI의 전력 소모를 획기적으로 줄일 돌파구로 평가된다.

출처. wikichip.org

각 보드에는 수십 개의 Loihi 칩이 포함되어 수억 개 이상의 인공 뉴런을 구현한다. 대규모 병렬 스파이크 연산을 초저전력으로 수행할 수 있다. 기업들도 이러한 두뇌 모사형 하드웨어의 잠재력에 주목하고 있다. 네덜란드의 스타트업 Innatera가 개발한 스파이킹 뉴럴 프로세서(SNP)는 센서 엣지 디바이스에서 기존 방식 대비 500배 적은 에너지로 데이터를 처리하고 속도도 100배 빠르다고 보고되었다. 이처럼 SNN 전용 칩을 활용하면 배터리로 구동되는 소형 기기나 IoT 센서에서도 상시 동작하는 AI를 구현할 수 있으며, 데이터 전송을 줄여 통신 에너지까지 절감하는 효과를 얻는다. SNN는 클라우드 데이터센터부터 엣지 디바이스까지 폭넓은 영역에서 지속가능성을 높이는 열쇠가 될 수 있다.

SNN이 만드는 지속가능한 미래

SNN는 재생에너지 시스템과의 결합을 통해 친환경성을 한층 강화할 수 있다. 예를 들어 SNN의 초저전력 특성 덕분에 태양광이나 풍력으로 생산된 전력만으로도 AI 시스템을 구동할 수 있다. 센서 네트워크나 소형 제어기에 SNN을 적용하면, 소형 태양전지나 에너지 하베스팅으로 장기간 구동되는 AI가 현실화된다. 이는 전력망 측면에서도 유용하다. 실시간으로 변화하는 전력 수요와 재생에너지 공급을 SNN 기반 컨트롤러가 신속히 최적화함으로써 에너지 손실을 줄이고 효율을 높일 수 있다. 실제로 인텔 Loihi 칩 위에 구현된 스파이킹 신경망 풍력발전량 예측 모델이 등장했다. 아일랜드 풍력 발전 데이터에 대해 높은 정확도로 단기 예측을 수행하는 데 성공한 바 있다. 이러한 기술이 발전하면, 스마트 그리드에서 SNN 기반 AI가 발전량을 예측·제어하여 재생에너지의 변동성을 효율적으로 관리하고 에너지 낭비를 최소화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.