카테고리 없음
뉴로모픽 연산을 활용한 Reinforcement Learning(강화 학습) 최적화 기법 연구
1. 뉴로모픽 연산과 강화 학습의 필요성강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)와 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 기법이다. 자율주행, 로보틱스, 게임 AI, 금융 거래 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 기존 RL 모델은 높은 연산 비용, 학습 속도 한계, 실시간 적응 부족 등의 문제를 가지고 있다.뉴로모픽 연산(Neuromorphic Computing)은 뇌 신경망을 모방하여 초저전력, 고속 병렬 연산을 수행하는 기술로, 기존 RL 모델의 한계를 극복할 수 있는 새로운 대안이 될 수 있다. 특히, 뉴로모픽 칩과 Spiking Neural Networks(SNN)를 활용하면 강화 학습의 연산 효율을 높이고 ..
