모바일기기에 활용될 수 있는 딥러닝(Deep Learning) 인공지능(AI) 반도체가 개발됐다.
26일 과학기술정보통신부(장관 유영민)에 따르면 유회준 한국과학기술원(KAIST) 교수 연구팀은 반도체 팹리스(Fabless·반도체 설계전문) 스타트업(신생벤처) 기업인 유엑스팩토리와 공동으로 가변 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 기술을 적용해 딥 러닝을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능 반도체를 개발했다.
인공지능 반도체는 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체로 정의된다.
가변 인공신경망은 반도체 내부에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절하는 기술이다. 딥 러닝은 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공신경망을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술이다.
이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표하여 많은 주목을 받았다.
모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어(SW) 기술을 활용하고 있어 AI 가속 프로세서 개발이 필수적이다.
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 신경망은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며, 이미지 내 객체 분류, 객체 탐지 등에 사용된다. 재귀 신경망은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로 영상인식, 음성인식, 단어의 의미판단 등에 사용된다.
이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복·슬픔·놀람·공포·무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식 시스템도 개발했다.
유 교수팀은 지난해 8월 IT 회사들이 개발한 반도체 칩을 발표하는 ‘핫칩스(HotChips)’학회에서 초기 버전을 발표했음에도 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을 받은 바 있다.
유회준 교수는 “이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다"며 "향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다”고 연구의 의의를 설명했다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부 정보통신방송기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
용홍택 과기정통부 정보통신산업정책관은 “인공지능 서비스를 효율적으로 제공하기 위해 전 세계적으로 인공지능 반도체 개발을 추진하고 있다”며 “과기정통부도 산업부와 협력해 인공지능 반도체 기술개발을 위한 대형 사업을 기획하고 있으며 올해 중 예비타당성 조사를 신청할 계획이다”고 밝혔다.