[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,61 +2,234 @@
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id: wiki-2026-0508-bioenergetics
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title: Bioenergetics
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-SCI-BIOEN]
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aliases: [생체 에너지학, ATP, mitochondria, metabolism, thermodynamics, neuromorphic computing]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [Bioenergetics, Metabolism, ATP, Thermodynamics]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: conceptual
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tags: [biology, biochemistry, atp, metabolism, mitochondria, thermodynamics, neuromorphic, energy-efficiency]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: biology / biochemistry
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applicable_to: [Neuromorphic Computing, Energy-Efficient AI, Drug Discovery]
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# [[Bioenergetics|Bioenergetics]] (생체 에너지학)
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# Bioenergetics
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 생명체는 '열역학 제2법칙(엔트로피 증가)'에 저항하여 에너지를 수집하고 변환함으로써 질서를 유지하는 경이로운 화학 공장이다.
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 생명 = 매 entropy 의 저항"**. 매 thermodynamics 2nd law (entropy ↑) 의 against — 매 energy 의 collect + transform → 매 order. 매 ATP 의 currency. 매 modern AI 의 inspiration: 매 neuromorphic computing 의 energy efficiency.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **ATP (Adenosine Triphosphate)**:
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- 생명체의 '에너지 통화'. 세포 내에서 모든 화학적 활동을 수행하기 위해 사용되는 충전지 같은 분자다.
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- **Thermodynamics in Biology**:
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- 생명체는 고립계가 아니므로 자유 에너지(Gibbs Free Energy)를 외부에서 섭취하여 상태를 유지한다. 이 과정의 효율성은 기계보다 압도적으로 높다.
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- **Metabolism (신진대사)**:
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- 에너지를 얻는 이화 작용(Catabolism)과 질서를 만드는 동화 작용(Anabolism)의 끊임없는 순환 과정.
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## 📖 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 인공지능이 생명체의 에너지 효율을 모사하는 **Neuromorphic Computing** 연구가 활발하다. 현재 AI 모델은 생물학적 뇌보다 수백만 배 많은 에너지를 소모하므로, 생체 에너지학의 효율성 원리는 차세대 컴퓨팅의 영감이 된다.
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### 매 ATP (생명 의 currency)
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- Adenosine Triphosphate.
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- 매 phosphate bond 의 cleave → 매 energy.
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- 매 cell 의 매 활동 의 fuel.
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- 매 인간 의 매 day 의 매 자기 무게 만큼 의 ATP turnover.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: [[Information Theory|Information Theory]] , [[Complexity-Theory|Complexity-Theory]]
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- Application: [[Digital Twins|Digital Twins]]
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### 매 thermodynamics
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- **2nd law**: 매 entropy 의 ↑ in 의 closed system.
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- **Living system**: 매 open system — 매 외부 의 free energy.
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- **Gibbs free energy** (ΔG): 매 work 의 가능 amount.
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- **Coupling**: 매 ΔG > 0 reaction 의 매 ΔG < 0 의 hydrolysis 의 drive.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 metabolism
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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#### Catabolism (이화)
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- 매 분해 → 매 energy.
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- 매 glucose → 매 36 ATP (full oxidation).
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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#### Anabolism (동화)
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- 매 build → 매 order (protein, DNA).
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- 매 ATP 의 consume.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 매 핵심 pathway
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1. **Glycolysis**: 매 cytosol, 매 glucose → pyruvate, 매 2 ATP.
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2. **TCA / Krebs cycle**: 매 mitochondria matrix.
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3. **Electron transport chain (ETC)**: 매 inner membrane.
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4. **Oxidative phosphorylation**: 매 32 ATP.
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5. **Fermentation** (anaerobic): 매 lactate / ethanol.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### 매 mitochondria
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- 매 powerhouse.
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- 매 own DNA (maternal).
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- 매 chemiosmotic gradient (Mitchell 1961).
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- 매 endosymbiotic origin.
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### 매 efficiency
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- 매 muscle: 25% (rest 가 heat).
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- 매 photosynthesis: 1-3% (광합성).
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- 매 brain: 매 20W 의 100T synapse.
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- 매 GPU (LLM): 매 100s of W 의 inference.
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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→ 매 brain 의 efficiency 의 100,000× 의 vs current AI.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### 매 modern AI 의 응용
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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#### Neuromorphic computing
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- 매 spike-based.
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- 매 event-driven (sparse).
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- 매 in-memory compute.
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- 매 chip: Intel Loihi, IBM TrueNorth, BrainChip Akida.
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#### Energy-efficient ML
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- 매 quantization (INT8, INT4).
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- 매 sparse activation.
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- 매 mixture of experts (only activated subset).
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- 매 distillation.
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#### Biological inspiration
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- 매 spike-timing-dependent plasticity (STDP).
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- 매 reservoir computing.
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- 매 differentiable physical system.
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### 매 medical 응용
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- **Mitochondrial disease**: 매 inherited.
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- **Cancer**: 매 Warburg effect (glycolysis 의 prefer).
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- **Aging**: 매 mitochondrial dysfunction.
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- **Diabetes**: 매 metabolic dysregulation.
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||||
- **Drug**: 매 target metabolic enzyme.
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### 매 evolutionary
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- 매 archaea + bacteria 의 endosymbiosis (mitochondria).
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- 매 eukaryote 의 큰 size 의 enable.
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- 매 multicellular 의 prerequisite.
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## 💻 패턴 (응용 — neuromorphic / energy-efficient ML)
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### Spiking Neural Network (SNN)
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```python
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||||
import torch
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||||
import torch.nn as nn
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||||
|
||||
class LIFNeuron(nn.Module):
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||||
"""Leaky Integrate-and-Fire — biological-style."""
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||||
def __init__(self, threshold=1.0, decay=0.9):
|
||||
super().__init__()
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||||
self.threshold = threshold
|
||||
self.decay = decay
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||||
self.v = 0
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||||
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||||
def forward(self, x):
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||||
self.v = self.decay * self.v + x
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||||
spike = (self.v >= self.threshold).float()
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||||
self.v = self.v * (1 - spike) # 매 reset on spike
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||||
return spike
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||||
# 매 input 의 most 의 zero (sparse) → 매 energy ↓
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```
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||||
### Energy-aware training
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||||
```python
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||||
def carbon_aware_train(model, dataset, max_kwh):
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||||
energy_used = 0
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||||
for batch in dataset:
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||||
loss = compute_loss(model, batch)
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||||
loss.backward()
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||||
optimizer.step()
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||||
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||||
energy_used += measure_gpu_power_wh()
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||||
if energy_used > max_kwh * 1000:
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||||
log(f'Energy budget exhausted: {energy_used} Wh')
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||||
break
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||||
```
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||||
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||||
### Mixture of Experts (sparse activation)
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||||
```python
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||||
class MoELayer(nn.Module):
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||||
def __init__(self, n_experts=8, top_k=2):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.experts = nn.ModuleList([Expert() for _ in range(n_experts)])
|
||||
self.gate = nn.Linear(d_in, n_experts)
|
||||
self.top_k = top_k
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||||
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||||
def forward(self, x):
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||||
scores = self.gate(x).softmax(dim=-1)
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||||
top_scores, top_idx = scores.topk(self.top_k, dim=-1)
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||||
# 매 only top-k 의 active → 매 sparse computation
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||||
out = sum(top_scores[..., i].unsqueeze(-1) * self.experts[idx](x)
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||||
for i, idx in enumerate(top_idx.unbind(-1)))
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||||
return out
|
||||
```
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||||
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||||
### Quantization (INT8 inference)
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||||
```python
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||||
import torch.quantization as tq
|
||||
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||||
model.eval()
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||||
qmodel = tq.quantize_dynamic(model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
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||||
# 매 75% 의 size ↓, 매 2-4× faster, 매 energy ↓
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||||
```
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||||
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||||
### Energy estimation
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||||
```python
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||||
# 매 GPU energy of 1 token (LLM)
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||||
GPU_TDP_W = 700 # H100
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TOKENS_PER_SEC = 1000
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||||
ENERGY_PER_TOKEN_J = GPU_TDP_W / TOKENS_PER_SEC # 0.7 J
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# 매 brain comparison
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BRAIN_W = 20
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BRAIN_TOKEN_EQUIV_PER_SEC = 5 # 매 reading speed
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ENERGY_PER_BRAIN_TOKEN_J = BRAIN_W / BRAIN_TOKEN_EQUIV_PER_SEC # 4 J
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# 매 ratio
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print(f'GPU 의 brain 의 {ENERGY_PER_BRAIN_TOKEN_J / ENERGY_PER_TOKEN_J:.1f}× efficient per joule')
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# 매 surprising X — 매 GPU 가 매 numerical 의 fast 가, 매 brain 의 task 의 different.
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||||
```
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### Mitochondria simulation (toy)
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||||
```python
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||||
def atp_yield(glucose, oxygen_present=True):
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||||
"""매 simplified glycolysis + TCA + ETC."""
|
||||
if oxygen_present:
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glycolysis = 2 # 매 net ATP
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tca = 2 * 1 # 매 GTP
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||||
etc = 2 * 17 # 매 NADH/FADH2 → ATP
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||||
return glycolysis + tca + etc # 매 ~36
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||||
return 2 # 매 fermentation 만
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||||
```
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## 🤔 결정 기준 (응용 측)
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Edge inference | Quantization + SNN |
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| Large model | MoE + sparse |
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| Battery-powered | Neuromorphic chip |
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| Datacenter | Standard GPU + efficient algorithm |
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| Drug discovery | Metabolic pathway model |
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**기본값**: 매 sparsity + 매 quantization + 매 hardware 의 right tool.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Biochemistry]] · [[Biology]] · [[Thermodynamics]]
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||||
- 변형: [[ATP]] · [[Mitochondria]] · [[Metabolism]] · [[Glycolysis]]
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||||
- 응용: [[Neuromorphic-Computing]] · [[Spiking-Neural-Network]] · [[Mixture-of-Experts]] · [[Quantization]]
|
||||
- Adjacent: [[Energy-Efficient-AI]] · [[Carbon-Footprint]] · [[Mitochondrial-Disease]] · [[Warburg-Effect]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 energy-efficient AI design. 매 neuromorphic chip exploration. 매 metabolic disease research. 매 carbon-aware ML.
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**언제 X**: 매 specific medical claim (의사 consult). 매 nutrition advice.
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## ❌ 안티패턴
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- **Bigger model only**: 매 energy 의 ignore.
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- **Dense everything** (no sparsity): 매 brain 의 inspiration X.
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- **Standard FP32**: 매 quantization 의 leverage X.
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- **GPU 의 brain 의 mimic 의 expectation**: 매 different paradigm.
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- **No carbon tracking**: 매 sustainability ignore.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Lehninger biochemistry, Mitchell chemiosmotic, Loihi / TrueNorth papers).
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- 신뢰도 B.
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||||
- Related: [[Neuromorphic-Computing]] · [[Mixture-of-Experts]] · [[Quantization]] · [[Anarcho-Primitivism]] (energy 의 lens).
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — pathway + mitochondria + neuromorphic + 매 SNN / MoE / quantization code |
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Reference in New Issue
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