카이스트, 모바일 기기용 딥 러닝 인공지능 반도체 개발 - 감정인식 등 스마트폰의 인공지능 향상에 크게 기여할 듯 -
□ 연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)*과 재귀 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)**을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체(UNPU: Unified Neural Network Processing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다.
* 회선 신경망 : 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며, 이미지 내 객체 분류, 객체 탐지 등에 사용
** 재귀 신경망 : 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로 영상인식, 음성인식, 단어의 의미판단 등에 사용
ㅇ 이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식하여 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식 시스템도 개발하였다.
ㅇ 작년 8월 IT 회사들이 개발한 반도체 칩을 발표하는 ‘HotChips’ 학회*에서 초기 버전을 발표하였음에도, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을 받은 바 있다.
* HotChips학회 : IEEE 학회로, Intel, Google, NVIDIA, Microsoft 등의 회사들로부터 엄선된 약 20여 편의 논문만 발표되는 최첨단 제품 경연의 장
모바일 기기용 딥 러닝 인공지능 반도체 개발
영상인식, 음성인식, 단어의 의미판단에 사용되는 딥 러닝 모델은 뭐야
재귀 신경망