1. 생물학적 뉴런 발달의 딥러닝 모델 설계에 대한 영감인간 뇌의 신경망은 성장 초기에 과잉으로 연결을 형성한 뒤, 활용되지 않는 연결을 효과적으로 가지치기(pruning)하여 효율성을 높입니다. 실제로 유아기에는 뉴런 간 시냅스 연결 수가 폭발적으로 증가하지만 이후 성인에 이르기까지 그 절반 가량이 제거되어 보다 효율적인 회로로 정제됩니다. 이렇게 “초과 연결 후 선택적 제거”를 통해 필요한 회로만 남기는 뇌의 발달 원리는, 에너지와 자원 효율성이 중요한 인공지능 모델 설계에 직접적인 영감을 주었습니다. 예를 들어 Princeton 대학의 연구팀은 이러한 유아기 뇌 발달의 “성장-가지치기” 패턴을 모방한 Grow-and-Prune 방법을 제안하였는데, 단순 구조의 신경망을 훈련하면서 점진적으로 뉴런과 ..