Hacker News • 3일 전

AI가 못 푸는 문제를 탐색하는 자연형 뉴로모픽 기계

IMP

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핵심 요약

인도 과학원(IISc)과 워싱턴 대학교 세인트루이스 등 다국적 연구진이 자연의 물리 현상과 뇌 구조를 모방한 '뉴로모픽 이징 머신(Neuromorphic Ising machine)'을 개발했습니다. 이 기계는 기존 AI가 한계를 보이는 단백질 접힘이나 최적화 문제를 FPGA 보드에서 효율적으로 탐색하며 최적해에 수렴합니다. '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재된 이 연구는 빅테크 중심의 거대 AI 모델 확장 외에 하드웨어 아키텍처 혁신을 통한 새로운 컴퓨팅 패러다임의 가능성을 제시합니다.

번역된 본문

자연처럼 생각하고 AI가 탐색하지 못하는 영역을 개척하는 유레카 기계

FPGA 보드에 구현된 뉴로모픽 이징 머신(Neuromorphic Ising machine)은 기하급수적으로 많은 경쟁적 가능성을 가진 험난한 에너지 풍경(rugged energy landscapes)을 빠르게 탐색합니다. 이를 통해 단백질 접힘과 같은 복잡한 최적화 문제의 준최적해(near-optimal solutions)를 신속하게 찾아낼 수 있습니다. 단백질의 경우 풀어진 사슬 상태에서 중간단계인 몰텐 글로뷰(molten-globule) 상태를 거쳐 가장 안정적인 접힌 구조로 나아가는 탐색 과정이 진화하는 방식과 같습니다. 가장 어려운 연산 문제들은 단순히 더 빠른 칩을 기다리는 것이 아니라, 근본적으로 다른 방식으로 연산하는 기계를 기다리고 있습니다.

콜로라도 텔루라이드 뉴로모픽 인지 엔지니어링 워크숍과 인도 과학원(IISc)의 방가로르 뉴로모픽 엔지니어링 워크숍(BNEW) 출신의 다기관 연구팀이 양자 터널링(quantum-tunnelling) 물리와 뇌에서 영감을 받은 아키텍처를 결합하여 어려운 수학적 문제의 해답을 찾아내는 뉴로모픽 컴퓨터를 구축했습니다. 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재된 이 연구는 CMOS 기술을 기반으로 구축된 양자 영감 컴퓨팅(quantum-inspired computing)의 새로운 방향을 제시합니다.

오늘날 AI 모델은 소설을 쓰거나 우주선을 조종하는 능력을 갖출 수도 있습니다. 하지만 물류 네트워크나 라우팅이 필요한 마이크로칩, 혹은 암호화 자물쇠를 이들에게 주면 작동이 멈춥니다. 이들은 조합 문제(combinatorial problems)로, 컴퓨팅에서 가장 중요하면서도 미해결된 최전선에 해당합니다. 새로운 연구는 파울러-노르드하임 어닐러(Fowler-Nordheim annealer)를 갖춘 뉴로모픽 오토인코더(autoencoder)가 최적해에 대한 점근적 수렴(asymptotic convergence)을 보장하면서 이러한 문제를 대규모로 해결할 수 있음을 시사합니다. 이러한 오토인코더는 단순히 해결책을 연산하는 것이 아니라, 자연스러운 과정이 복잡한 에너지 환경을 탐색하여 안정적인 상태에 정착하는 방식처럼 능동적으로 해결책을 '탐색'합니다.

수십 년 동안 무어의 법칙은 '더 빠른 컴퓨터를 사는 것'이 복잡한 문제를 해결하기 위한 실행 가능한 전략이 되게끔 기하급수적인 성과를 가져다주었습니다. 하지만 그 시대도 한계에 다다르고 있습니다. 다음 자릿수(order of magnitude)의 성능 향상은 더 작은 공정 노드에서 나오는 것이 아니라, 다르게 생각하고 연산하는 아키텍처에서 나올 것입니다.

이 공동 연구는 수년간 파울러-노르드하임 기반 뉴로모픽 아키텍처를 연구해 온 워싱턴 대학교 세인트루이스의 샨타누 차크라바르티(Shantanu Chakrabartty) 교수가 이끌었습니다. 연구진에는 인도 과학원 전자시스템공학과의 체탄 싱 타쿠르(Chetan Singh Thakur) 교수도 포함되어 있습니다. 이 연구에 참여한 다른 기관으로는 독일 하이델베르크 대학교, 볼티모어의 존스 홉킨스 대학교, 캘리포니아 대학교 산타크루즈 캠퍼스가 있습니다. 따라서 이 작업은 아시아의 방가로르 뉴로모픽 엔지니어링 워크숍, 미주 지역의 텔루라이드 뉴로모픽 엔지니어링 워크숍, 유럽의 카포카치아 뉴로모픽 워크숍(CapoCaccia Neuromorphic Workshop)에서 정기적으로 모여 아이디어를 교환하는 전 세계 뉴로모픽 엔지니어 커뮤니티의 결실입니다. 이들은 함께 컴퓨팅의 가장 어려운 문제들을 위해 설계된 차세대 기계의 미래를 만들어가고 있습니다.

참고문헌: Ahsan F, Maiti S, Chen Z, Kaiser J, Nandi A, Srivatsav M, Schemmel J, Andreou AG, Eshraghian J, Thakur CS, Chakrabartty S, Higher-order neuromorphic Ising machines—autoencoders and Fowler-Nordheim annealers are all you need for scalability, Nature Communications (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-71937-4

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원문 보기

원문 보기 (영어)

A Eureka machine that thinks like nature and explores what AI cannot Neuromorphic Ising machine implemented on an FPGA board rapidly explores rugged energy landscapes with exponentially many competing possibilities, enabling fast discovery of near-optimal solutions for complex optimisation problems such as protein folding, where the search evolves from an unfolded chain through intermediate molten-globule states toward the most stable folded structure. The hardest computational problems are not waiting for faster chips – they are waiting for machines that compute in a fundamentally different way. A multi-institution team, emerging from the Telluride Neuromorphic and Cognition Engineering workshop in Colorado, and the Bangalore Neuromorphic Engineering Workshop (BNEW) at IISc, has built a neuromorphic computer that combines quantum-tunnelling physics with a brain-inspired architecture to find solutions to hard mathematical problems. Published in Nature Communications, the work introduces a new direction in quantum-inspired computing built on CMOS technology. Today, AI models may have the capability to write novels and even steer a spacecraft. But give them a logistics network, a microchip to route, or a cryptographic lock, and they stall. These are combinatorial problems – among the most consequential unsolved frontiers in computing. The new study suggests that a neuromorphic autoencoder with a Fowler-Nordheim annealer can solve these problems at scale, with a guarantee of asymptotic convergence to the optimal solution. Such an autoencoder does not simply compute a solution – it searches for one, the way natural processes navigate a complex energy landscape to settle into stability. For decades, Moore’s law delivered the exponential gains that made “buy a faster computer” a viable strategy for tackling complex problems. But that era is approaching its limits. The next order of magnitude will not come from smaller process nodes, rather from architectures that think and compute differently. The collaborative study was led by Shantanu Chakrabartty, Professor at Washington University in St Louis, whose research group has been investigating Fowler-Nordheim based neuromorphic architectures for many years. The team includes Chetan Singh Thakur, Professor at the Department of Electronic Systems Engineering, IISc. Other institutions involved in this research include Heidelberg University in Germany, The Johns Hopkins University in Baltimore and The University of California in Santa Cruz. This work therefore represents a community of neuromorphic engineers from around the globe, who regularly meet and brainstorm ideas at the Bangalore Neuromorphic Engineering Workshop in Asia, the Telluride Neuromorphic Engineering Workshop in the Americas, and the CapoCaccia Neuromorphic Workshop in Europe. Together, they are shaping a new generation of machines designed for the hardest problems in computing. REFERENCE: Ahsan F, Maiti S, Chen Z, Kaiser J, Nandi A, Srivatsav M, Schemmel J, Andreou AG, Eshraghian J, Thakur CS, Chakrabartty S, Higher-order neuromorphic Ising machines—autoencoders and Fowler-Nordheim annealers are all you need for scalability, Nature Communications (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-71937-4 WEBSITE: https://labs.dese.iisc.ac.in/neuronics/ --> News more... Events more... --> Navigate in IISc Resources Campus Life Policies RTI Complaints © Indian Institute of Science, Bengaluru webadmin@iisc.ac.in --> Contact Phone: +91 80 2293 2228 Maps & Directions Feedback Credits --> Email Login Submit Content Submit Content

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