실시간 학습 가능한 모바일 인공지능 반도체 칩 개발

[아이뉴스24 정종오 기자] 국내 연구팀이 모바일에서도 저전력으로 스스로 학습하는 인공지능 반도체 칩을 개발했다.

카이스트(KAIST, 총장 이광형)는 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 인공지능의 실시간 학습을 모바일 기기에서 구현, 고정확도 인공지능(AI) 반도체를 개발했다고 23일 발표했다.

연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 저비트 학습과 저지연 학습 방식을 적용, 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 이번 반도체 칩은 인공지능의 예상치 못한 성능 저하를 막을 수 있는 실시간 학습 기술을 성공적으로 구현했다.

기존 인공지능은 사전에 학습된 지능만으로 추론을 진행했기 때문에 학습하지 않은 새로운 환경 혹은 물체에 대해서는 물체 검출이 어려웠다. 유회준 교수 연구팀이 개발한 실시간 학습은 추론만 수행하던 기존 모바일 인공지능 반도체에 학습 기능을 부여함으로써 인공지능의 지능 수준을 크게 끌어올렸다.

유 교수팀의 새로운 인공지능 반도체는 사전에 학습한 지식과 애플리케이션 수행 중에 학습한 지식을 함께 활용해 고정확도 물체검출 성능을 보였다. 특히 유회준 교수 연구팀은 렌즈가 깨지거나, 기계 오류로 인한 인공지능의 예상치 못한 정확도 감소도 자동으로 인지하고 이를 실시간 학습을 통해 보정, 기존 인공지능의 문제점을 해결했다.

유 교수팀은 실시간 학습 기능에 더해 모바일 기기에서 저전력으로 학습이 가능할 수 있도록 저비트 인공지능 학습 방법, 직접 오류 전사 기반 저지연 학습 방식을 제안해 이를 최적화할 수 있는 반도체(HNPU) 와 응용 시스템을 모두 개발했다.

이러한 기술을 사용해 HNPU는 저전력 물체검출을 구현, 다른 모바일 물체검출 시스템과 비교해 75% 높은 속도, 44% 낮은 에너지 소모를 달성하면서도 실시간 학습으로 고정확도 물체검출을 개발해 주목을 받았다.

연구팀은 HNPU의 활용 예시로 카메라 렌즈가 깨지거나, 기계 오류, 조명, 밝기 변화로 인공지능의 추론 능력이 떨어졌을 때 실시간 학습을 통해 다시 정확도를 높이는 고정확도 물체검출 시스템을 개발했다. 이는 이후 자율 주행, 로봇 등 다양한 곳에 활용될 것으로 기대된다.

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

KAIST 전기및전자공학부 한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구(논문명 : A 0.95 mJ/frame DNN Training Processor for Robust Object Detection with Real-World Environmental Adaptation)는 지난 6월 12일부터 15일까지 인천 연수구 송도 컨벤시아에서 개최된 국제 인공지능 회로와 시스템 학술대회(AICAS)에서 발표됐다. 최우수 논문상과 최우수 데모상을 받았다.

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