한국과학기술원 유회준 교수 연구팀이 반도체(팹리스) 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 가변 인공신경망 등 기술을 적용하여 딥 러닝을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능 반도체를 개발했다고 합니다. 가변인공신경망은 반도체 내부에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절하는 기술을 말합니다. 또한 인공지능 반도체는 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체라고 해요.
이 연구는 2월 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 'UNPU: A 50.6 TOPS/W Unified Deep Neural Network Accelerator with 1b-to-16b Fully-Variable Weight Bit-Precision' 논문으로 발표해 많은 주목을 받았습니다.
모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만, 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어, 인공지능 가속 프로세서 개발이 필수적입니다. 연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망과 재귀 신경망을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용 범위를 넓혔습니다.
참고로 회선 신경망은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며, 이미지 내 객체 분류, 객체 탐지 등에 사용되고 재귀 신경망은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로 영상인식,음성인식, 단어의 의미판단 등에 사용됩니다.
이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식하여 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식시스템도 개발했습니다.
유회준 교수는 "이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크며, 향후물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 연구의 의의를 설명했습니다.
