구글 딥마인드의 알파고로 대표되는 소프트웨어 기반 인공신경망 기술은 컴퓨팅 파워의 발전으로 큰 성과를 나타내고 있지만, 인간의 뇌와 비교하였을 때 전력소모가 매우 크고 매우 비효율적이기 때문에 활용성이 제한될 수 있다.하드웨어 기반 인공신경망 구현은 효율성을 높여줄 것으로 기대되지만, 아직 칩 제작 규모를 늘리고 있는 수준으로 기술격차가 매우 크다. 가장 큰 이유는 소자의 불완전성 때문에 수학적 모델이 요구하는 수준의 정밀도나 연산 정확도를 기대하기 힘들다. 이 때문에 현재 하드웨어 기반 인공신경망 기술은 소자 불완전성이 성능에 미
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