우리의 감각은 시너지 효과를 발휘하여 함께 작동합니다. 즉, 특히 개별 신호가 미묘할 때 더욱 포괄적인 이해를 제공하기 위해 협력한다는 의미입니다.
이 과정에서 생물학적 입력의 총합은 각 감각의 개별 기여보다 클 수 있습니다.
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그러나 로봇은 전통적으로 정보를 분리하여 처리하는 보다 직접적인 접근 방식을 따르는 경향이 있었습니다.
이를 고려하여, 연구원 펜실베니아 주립대학교(Penn State)에서는 감각 시너지라는 생물학적 개념을 채택하여 인공 지능(AI)에 적용하고 있습니다.
감각 시너지의 생물학적 개념의 산물
이번 연구의 결과는 첫 번째 개발이다. 다감각 인공 뉴런 통합되어 기계가 다양한 센서의 정보를 결합하고 처리할 수 있습니다.
이를 통해 주변 환경을 보다 완벽하게 이해하기 위해 다양한 감각을 통합하는 인간의 능력을 모방할 수 있습니다.
이번 달 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 최근 발표된 연구는 AI 연구에 있어서 중요한 진전을 의미합니다.
이 이니셔티브의 리더인 Saptarshi Das는 로봇이 의사 결정을 내릴 때 일반적으로 자신이 위치한 환경을 기반으로 한다는 점을 강조합니다.
그러나 센서는 일반적으로 서로 통신하지 않고 독립적으로 작동합니다. 이는 감각 정보가 효율적으로 공유되지 않음을 의미합니다.
또한 Das는 중요한 질문을 제기합니다. 센서 처리 장치를 통한 집단적 의사 결정이 가장 효율적인 방법입니까?
그는 한 감각이 다른 감각에 영향을 주고 보완할 수 있어 사람이 상황을 더 잘 평가할 수 있다는 점을 인간의 뇌와 비교합니다.
인간 두뇌의 이러한 감각 상호 연결 과정은 더 많은 정보를 바탕으로 적응적인 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 따라서 연구에서는 이러한 생물학적 원리를 AI에 적용하려고 합니다.
목표는 통합된 감각 정보, 즉 인간의 감각에서 영감을 받아 보다 정교하고 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있는 기계의 능력을 향상시키는 것입니다.
(이미지: 복제/인터넷)
현재 AI에서는 센서가 독립적으로 작동하여 결정을 위해 중앙 장치에 정보를 보내므로 더 많은 에너지를 소비합니다.
반면, 이 연구에서는 센서가 서로 직접 통신할 수 있어 특히 정보가 미묘할 때 프로세스를 더욱 효율적으로 만들 수 있다고 제안합니다.
이는 통합된 감각 정보를 기반으로 의사 결정을 내리는 AI 기계의 능력을 향상시킬 것을 약속합니다. 이를 위해 촉각 센서와 시각 센서를 통합하는 연구에 중점을 두었습니다.
따라서 시각적 기억의 도움을 받아 한 센서의 출력이 다른 센서에 영향을 미치는 것이 가능했습니다. 이로 인해 시각적 기억이 촉각 반응에 영향을 미치고 도움을 줌으로써 탐색 기능이 향상되었습니다.
그들은 다음을 만드는 데 성공했습니다. 뉴런 촉각 센서를 이황화 몰리브덴 기반의 광트랜지스터에 연결하여 시각 신호와 촉각 신호를 효과적으로 통합할 수 있는 다감각 인공 장치입니다.
따라서 이를 통해 우리는 보다 효율적이고 적응 가능한 방식으로 다양한 센서의 정보를 처리하는 기계의 능력을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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