은 재질의 나노와이어(머리카락 두께의 1/1000)을 만들어 기존의 컴퓨터에서 AI를 학습하는 것보다 더 효율적인 처리가 가능합니다. 

 

나노와이어의 네트워크 구조는 뇌의 뉴런 네트워크와 매우 비슷합니다. 그래서 이걸로 뉴런과 시냅스 같은 뇌 기능을 에뮬레이션하는 것이 목표입니다. 나노와이어가 교체하는 지머에서 전기 전달 방식이 변화하는데, 이는 생물학적인 시냅스가 작동하는 방식과 비슷합니다. 

 

새로운 데이터가 나올 때마다 사람의 뇌는 실시간으로 학습하지만, 컴퓨터 기반 AI는 그렇지 못합니다. 대규모 데이터 세트를 처리하는데 대용량 메모리가 필요하며, 학습을 위해 같은 데이터를 여러번 써야 하는데 이는 곧 효율 저하로 이어집니다. 하지만 이 방식은 즉각적으로, 하나의 샘플로 한번만 학습하기에 더욱 효율적입니다. 

 

여기에선 숫자를 인식하고 기억하는 방법으로 더 효율적인 처리가 가능하다는 걸 증명했습니다.