MindSyn

About MindSyn

뇌의 효율성을 모방한 차세대 AI

MindSyn은 생물학적 뇌의 작동 원리에서 영감을 받은 뉴로모픽 기술을 개발하는 혁신적인 AI 스타트업입니다.

우리의 미션은 저전력, 고효율의 뇌 기반 컴퓨팅 솔루션을 통해 인공지능의 에너지 효율성을 획기적으로 개선하는 것입니다. Event-driven 처리 방식과 시간 정보를 활용한 temporal coding으로 기존 딥러닝 대비 혁신적인 성능을 제공합니다.

10-100x

에너지 효율 향상

Real-time

이벤트 기반 처리

Edge AI

최적화된 솔루션

MindCore

차세대 뉴로모픽 AI 프로세서 (Coming 2026)

혁신적인 Brain-Inspired Computing

MindCore는 MindSyn이 개발 중인 차세대 뉴로모픽 프로세서입니다. 현재 FPGA 환경에서 검증을 완료하였으며, 생물학적 뇌의 효율성을 하드웨어로 구현하여 Spiking Neural Networks를 가속화합니다. 2026년 상반기 ASIC 제조(Fabrication)를 통해 획기적인 에너지 효율성과 실시간 처리 성능을 갖춘 상용 칩으로 출시될 예정입니다.

                            100x
                            에너지 효율
                        

                            1M
                            뉴런
                        

                            <1W
                            소비 전력
                        

⚙️ Technical Specifications

📅

상세 사양 공개 예정

MindCore의 정확한 기술 사양은 ASIC 제조 및 최적화 완료 후
2026년 상반기에 공개될 예정입니다.

🧠 Architecture 고밀도 뉴로모픽 설계

⚡ Performance 초고속 실시간 추론

🔋 Power 초저전력 설계 (목표: <1W)

📐 Integration 확장 가능한 인터페이스

✨ Key Features

🧠

Biological Neural Modeling

실제 뇌 뉴런의 Leaky Integrate-and-Fire (LIF) 모델을 하드웨어로 구현하여 생물학적 신경망의 동작을 정확히 재현합니다.

⚡

Event-Driven Processing

스파이크 이벤트가 발생할 때만 연산을 수행하는 비동기 방식으로 불필요한 전력 소비를 최소화합니다.

🎯

Real-Time Learning

STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) 기반 온칩 학습으로 실시간 적응형 AI를 구현합니다.

🔗

Scalable Architecture

다중 칩 확장 가능한 아키텍처로 대규모 신경망 시스템 구축이 가능합니다.

🛡️

Low Latency Inference

1ms 이하의 초저지연 추론으로 실시간 의사결정이 필요한 애플리케이션에 최적화되었습니다.

♻️

Energy Harvesting Ready

초저전력 설계로 태양광, 진동 등 에너지 하베스팅 환경에서도 동작 가능합니다.

💡 Use Cases

🤖 Edge AI

IoT 디바이스, 드론, 로봇에서 실시간 AI 처리

🚗 자율주행

저전력 환경 인식 및 실시간 의사결정

🏥 의료기기

웨어러블 헬스케어 AI 진단 시스템

📹 컴퓨터 비전

이벤트 카메라 기반 실시간 객체 추적

Our Technology

🧠

Spiking Neural Networks

생물학적 뉴런의 스파이킹 메커니즘을 모방한 차세대 신경망 아키텍처로 시간적 정보 처리에 최적화

⚡

Event-Driven Computing

이벤트가 발생할 때만 계산을 수행하여 불필요한 연산을 제거하고 전력 소비를 최소화

🎯

Deep Learning Optimization

고급 학습 알고리즘과 최적화 기법을 통해 SNN의 성능을 전통적인 딥러닝 수준으로 향상

📱

Edge AI Solutions

모바일 및 IoT 디바이스를 위한 초저전력 온디바이스 AI 솔루션 제공

Demo

MindCore 동작 데모 영상

MNIST 손글씨 인식

MindCore가 MNIST 데이터셋의 손글씨 숫자를 실시간으로 인식하는 과정을 보여줍니다. Spiking Neural Network를 활용하여 낮은 전력으로 높은 정확도를 달성합니다.

N-MNIST 이벤트 기반 인식

이벤트 카메라로 촬영된 N-MNIST 데이터를 처리하는 MindCore의 능력을 보여줍니다. Event-driven 방식으로 더욱 효율적인 추론이 가능합니다.

ADFTD 시계열 데이터 분석

시간 정보가 중요한 ADFTD 데이터셋에서 MindCore의 temporal coding 기술을 활용한 실시간 분석을 확인하실 수 있습니다.

Applications

컴퓨터 비전

이벤트 카메라 기반 실시간 객체 인식 및 추적

의료 AI

저전력 웨어러블 의료 기기용 AI 진단 시스템

자율주행

실시간 환경 인식 및 의사결정 시스템

로보틱스

생물학적 감각-운동 제어 시스템

IoT & 스마트 센서

초저전력 엣지 인텔리전스

뇌-컴퓨터 인터페이스

신경 신호 처리 및 해석

Research & Publications

MindSyn의 핵심 기술은 최신 학술 연구를 기반으로 합니다. 우리는 지속적인 연구개발을 통해 뇌 기반 AI 기술의 최전선에서 혁신을 이끌어가고 있습니다.

MindCore: Spike-Driven Programmable Accelerator for On-device Neuromorphic Computing

2025

Authors: Hawon Park, Si Yong Lee, Ryangjin Lee, Yoora Kim, Yoon-Seok Yang

Published in: IEEE International Symposium on Embeddeded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC 2025)

null

🔬 연구 하이라이트

⚡

초저전력 AI

Event-driven 처리를 통한 획기적인 전력 효율성

🎯

고성능 학습

기존 딥러닝과 동등한 정확도 달성

🧬

생물학적 영감

실제 뇌의 작동 원리를 모방한 설계

🚀

실시간 처리

시간 정보를 활용한 빠른 추론

Our Team

MindSyn은 신경과학, 인공지능, 컴퓨터 공학 분야의 세계적 전문가들로 구성된 팀입니다.

Prof. Yoon-Seok Yang

Founder & CEO

Assistant Professor, Department of Computer Science, SUNY Korea

Prof. Yoon-Seok Yang is an assistant professor in the Department of Computer Science at SUNY Korea. Previously, he worked as a Tensor Processing Unit (TPU) silicon and research engineer at Google in Sunnyvale, California.

Before joining Google, he was a research scientist at the Neuromorphic Computing Lab at Intel Labs in Santa Clara, California, from 2012 to 2022, focusing on neuromorphic computing systems and AI chip design.

Prof. Yang earned his Ph.D. in electrical and computer engineering from Texas A&M University, College Station, USA.

                                    🏢
                                    Ex-Google TPU Engineer
                                

                                    🧠
                                    Ex-Intel Neuromorphic Researcher
                                

                                    🎓
                                    Ph.D. in ECE, Texas A&M
                                

Research Team

SY

Si Yong Lee

Principal Research Engineer

HP

Hawon Park

Senior Research Engineer

RL

Ryangjin Lee

Research Engineer

YK

Yoora Kim