특붕이들은 이미 알고 있을 내용이긴 한데 영상 올라왔대서 퍼옴.
아날로그 컴퓨터는 빠르고 에너지 효율이 좋지만, 재현 불가능하고 부정확함.
딥러닝에서는 재현 불가능이나 부정확 상관 없으니까 아날로그로 만들자는거임
근데 아날로그는 치명적으로 노이즈에 약함.
도구의 신뢰성을 잃는 건 별로 좋은 선택은 아니겠지.
하지만 신뢰성이 별로 필요 없는 분야,
소설을 쓴다거나 그림 그리는데는 아날로그 컴퓨터가 좋을수도 있어.
그런거 이미 만들고 있다는 건 함정!
뉴로모픽 컴퓨터 관련해서 찾아보면 이미 많이 있음.
심지어 멤리스터로 딥러닝 만들기도 특갤에서 이미 다룬 논문인걸
암튼 베리타슘 영상이니까 심심할 때 보기 적당히 재밌을거임.
멤리스터 기반 칩:
https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=thesingularity&no=58373
기존 컴 방식보다 존나게 미친듯이 빠르고 에너지 효율도 좋고 거의 궁극의 방식으로 불리우지만 복제는 불가능하고 '아직은' 노이즈도 좀 있음. 딥러닝에서는 복제 상관없고 약간의 노이즈도 상관 없어. 아날로그 이딴 구식말고 뭐 떠오르는 거 없냐?
아 그런거 이미 만들고 있다는 건 함정! 노이즈 약간 있지만 실용성 있는건 이미 만들었다는 것도 함정!
아날로그 컴퓨터가 뭔지 모르겠는데 일단 내구도는 튼튼한건가? cpu 고장 잘 안나서 10년 이상은 쓰는데 저런건 몇년 쓰려나
일반적으로는 아날로그 컴퓨터가 더 튼튼하지. 관건은 내구도보다는 정밀성과 노이즈 취약성임.