높은 정확도와 낮은 전력이 강점...'인공지능 전용 반도체' 세계 최초로 개발
높은 정확도와 낮은 전력이 강점...'인공지능 전용 반도체' 세계 최초로 개발
  • 정지원 기자
  • 승인 2022.06.23 13:03
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저비트·저지연 학습 방식으로 인공지능이 모바일 기기에서 학습 가능
예상치 못한 인공지능 성능 저하 막을 수 있어
AICAS 2022서 최우수 논문상과 최우수 데모상 석권
(왼쪽부터)유회준 KAIST 전기및전자공학부 교수와 한동현 박사과정.(사진=KAIST)
(왼쪽부터)유회준 KAIST 전기및전자공학부 교수와 한동현 박사과정.(사진=KAIST)

(내외방송=정지원 기자) 인공지능이 모바일 기기에서도 실시간으로 학습할 수 있는 '저전력 인공지능 전용 반도체'가 세계 최초로 개발됐다.

KAIST는 23일 "유회준 전기및전자공학부 교수 연구팀이 '고정확도 인공지능 반도체'를 세계 최초로 개발해 인공지능이 실시간으로 모바일 기기에서 학습을 할 수 있게 됐다"고 밝혔다.

인공지능 반도체는 인식과 추론, 학습과 판단 등 인공지능 처리 기능이 탑재되고, 초지능과 초저전력, 초신뢰를 기반으로 한 기술이 구현돼 있다.

HNPU 인공지능 반도체 칩.(사진=KAIST)
HNPU 인공지능 반도체 칩.(사진=KAIST)

연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 저비트(진동)와 저지연 학습 방식을 적용해 모바일 기기에서도 학습할 수 있다.

특히, 인공지능의 예상치 못한 성능 저하를 막을 수 있는 실시간 학습 기술이 성공적으로 구현됐다.

기존 인공지능은 사전에 학습된 지능만으로 추론했기 때문에 학습하지 않은 새로운 환경이나 물체에 대해서는 물체 검출이 어려웠다.

하지만, 연구팀이 개발한 실시간 학습은 추론만 수행하던 기존 모바일 인공지능 반도체에 학습 기능을 부여해 인공지능 수준을 크게 끌어올렸다.

새로운 인공지능 반도체는 사전에 학습한 지식과 애플리케이션을 통해 학습한 지식을 함께 활용해 높은 정확도의 물체 검출 성능을 보였다.

렌즈가 깨지거나 기계 오류로 인한 인공지능의 예상치 못한 정확도 감소도 자동으로 인지하고, 이를 실시간 학습을 통해 보정하는 방법도 찾아내 기존의 문제점을 해결했다.

HNPU 활용 물체 검출 시스템 사진.(사진=KAIST)
HNPU 활용 물체 검출 시스템 사진.(사진=KAIST)

연구팀이 실시간 학습 기능은 물론 모바일 기기에서 저전력으로 학습이 가능하도록 저비트 인공지능 학습 방법과 직접 오류 전사를 기반으로 한 저지연 학습 방식을 구현할 수 있는 기술을 개발한 것이다.

모바일 인공지능 전용 반도체 'HNPU'는 6가지 기술이 도입됐다.

▲확률적 동적 고정 소수점 활용 저비트 학습 방식 ▲레이어별 자동 정밀도 검색 알고리즘 및 하드웨어 ▲입력 비트 슬라이스 희소성 활용 ▲내재적 순수 난수 생성기 ▲다중 학습 단계 할당을 통한 고속 학습 알고리즘 및 하드웨어 ▲실시간 인공지능 학습 기반 자동 오류 검출 기능 저하 보정 시스템 개발이다.

이 기술을 사용하면 HNPU는 저전력 문제 검출을 구현해 다른 모바일 물체 검출 시스템과 비교해 75% 높은 속도와 44% 낮은 에너지 소모를 달성하면서도 실시간 학습과 동시에 높은 정확도로 물체 검출을 할 수 있다.

이는 이후 자율 주행이나 로봇 등 다양한 곳에 활용될 것으로 기대된다.

AICAS 2022 최우수 논문상 및 최우수 데모상 수상 사진.(사진=KAIST)
AICAS 2022 최우수 논문상 및 최우수 데모상 수상 사진.(사진=KAIST)

유회준 교수는 "현재 인공지능은 사전에 학습한 지식만으로 주어진 문제를 해결하고 있으며 이는 변화하는 환경과 상황에 맞춰 계속 학습하는 인간의 지능과 뚜렷한 차이를 보인다"며 "실시간 학습 인공지능 반도체를 통해 인공지능의 지능 수준을 사람 수준으로 한층 더 끌어올리는 연구"라고 말했다.

한동현 KAIST 전기및전자공학부 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구는 지난 12~15일 인천 연수구 송도 컨벤시아에서 개최된 국제 인공지능 회로 및 시스템 학술대회(AICAS)에서 발표됐으며 응용 예시를 현장에서 시연했다.

이외에도 최우수 논문상과 최우수 데모상을 모두 석권해 그 우수성을 널리 알렸다(논문명: A 0.95 mJ/frame DNN Training Processor for Robust Object Detection with Real-World Environmental Adaptaion).

 



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