Herbert Jaeger 교수님은 대학원 입학 초기에 조사해 보았던 분이다. 그런데 이 분이 하시는 일이 내 최근 관심사와 비슷해서 요새 다시 생각이 난다. Reservoir computing 패러다임의 일종인 ESN (echo state network) 를 만든 분인데, 그것을 포함하여 수많은 비선형성이 있는 신경망기반 기계학습에서 블랙박스의 beyond에 모종의 이해가능하고 일관성있는 로직을 수립하려는 conceptor라는 일도 하셨어서, 이게 재밌어서 찾아봤었다.
요새 이분에 대해 다시 관심이 생긴 것은, Facebook 및 블로그에도 몇번 썼듯이 최근에 '의미 엔지니어링' (내가 임의로 정한 용어) 그리고 아날로그 컴퓨팅에 꽤 관심이 생겼기 때문이다. 다만 이 분의 백그라운드 및 방법론은 비선형동역학 및 약간의 통계학 기반이고, 아쉽게도 내 전공인 통계물리 이론이랑은 큰 관련은 없어보이기는 한다.
아날로그 컴퓨팅 혹은 unconventional computing 이라고 하면 뭔가 순수 학계에서 소소하게 하는 일이라는 이미지가 있다. 그런 데서는 정말 온갖 종류의 정보처리 시스템 및 비선형 시스템을 제어가능한 계산기로 엔지니어링하기 위한 기초원리와 building block을 확립하고자 한다 (아래 그림 참고. 그림 상단에 출처.).
내가 공부하고있는 능동물질(active matter)의 경우에도 정보처리 기계로 보는 관점이 점점 등장하고 있으니, 능히 그중 하나가 될수 있을 것이다. 반면에, '뉴로모픽'이라고 하면 직접적인 칩설계 및 생산 쪽과도 같이 일할것 같은 느낌으로, 좀더 인더스트리와 연계가 잘된 느낌이 난다. 이 두 용어는 교집합이 없지 않지만 기본적으로 매우 달라 보이는데, 현재 나는 그 landscape에 대해 잘 이해하고 있는 상태는 아니다.
Jaeger의 MINDS 랩에서는 아날로그컴퓨팅을 어렵게 하는 여러 가지 장벽들을 살펴보는 문제설정을 해서 논문으로 풀어나가고 있다. 이러한 학술적 관심사를 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅에서의 실질적인 문제해결으로까지 이어가고자 하는 듯하다. 논문이 자주 나오는 편은 아니다. 비슷한 일을 하는 연구실들과 회사들도 좀더 찾아보고 알아두려고 한다.
Herbert Jaeger 구글 스콜라 페이지: 링크
Herbert Jaeber의 MINDS 랩 홈페이지: 링크
Facebook에서 이 글 보기: 링크
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