인간 뇌를 흉내 내자, AI가 더 똑똑·효율적으로

영국 서리대학교 “지형(topographical) 기반 희소 연결”로 성능 향상·전력 소모 절감…Neurocomputing에 발표[서울=뉴스닻] 최승림 기자 = 영국 서리대학교(University of Surrey) 연구진이 인간 뇌의 신경망 조직 방식을 본뜬 새로운 학습·모델 설계를 제시했다. 해당 접근법은 생성형 AI와 챗GPT류 대형 모델에서 성능을 높이면서도 에너지를 크게 줄일 수 있다고 학술지 Neurocomputing에 보고됐다. Image by Imagen 4.0 Ultra [https://deepmind.google/models/imagen/]‘지형 기반 희소 매핑’…가까운 뉴런끼리만 연결연구의 핵심은 Topographical Sparse Mapping(지형적 희소 매핑) 이다. 뇌가 공간적·의미적으로 가까운 뉴런만 연결해 정보 효율을 높이듯, 인공 신경망에서도 불필요한 원거리·무관 연결을 최소화한다. 연구진은 이렇게 ‘필요한 연결만 남기는’ 구조가 정확도를 해치지