Искусственный интеллект (ИИ) — одна из ключевых новых технологий. Мировые IT-компании на конкурсной основе запускают новейшие технологии и конкуренция накаляется все больше и больше. Однако, большинство ИИ-технологий, сосредоточились на программном обеспечении для мобильных платформ, но проблема заключается в низкой операционной скорости данных устройств. Поэтому, многие крупные компании вкладывают в разработки полупроводниковых чипов для запуска программ ИИ с низкими требованиями к мощности, но на высоких скоростях.
Исследовательская группа под руководством профессора Хой Чжун Ю кафедры электротехники разработали полупроводниковый чип, CNNP (Процессор СNN), что запускает алгоритмы AI с ультранизким энергопотреблением, и систему распознавания лиц 'K-Eye' через CNNP. Система была создана в сотрудничестве с стартап компаниями.
Система 'K-Eye' состоит из двух типов: переносной тип и тип ключа. Устройства носимого типа можно использовать со смартфоном через Bluetooth, и может работать более 24 часов с внутренней батареи. Пользователи при помощи этой системы могут удобно проверить информацию о людях, используя свой смартфон или смарт-часы, которые подключаются к 'K-Eye' и позволяют пользователям получать доступ к базе данных через свои мобильные устройства.
Когда пользователь смотрит на экран, смартфон автоматически включается без пароля, отпечатка пальца или аутентификации радужной оболочки. Так как он сможет отличить, являются ли входные данные лица фотографией или реальным человеком.
Система 'K-Eye' носит другие отличительные черты. Он может обнаружить лицо сначала, а потом распознать его, и это позволяет поддерживать постоянное состояние с низким потреблением мощности менее 1 МВт. Чтобы достичь этого, исследователи предложили две ключевые технологии: датчик распознавания изображений и CNNP чип распознавания лица.
Первый ключевой технологией, датчик изображения, можно определить, если есть лицо в диапазоне камеры. Затем, он может захватывать кадры и устанавливать устройства, чтобы работать только тогда, когда существует лицо, что значительно снижает энергопотребление. Датчик распознавания лиц сочетает в себе аналоговую и цифровую обработку для снижения потребления энергии. С таким подходом, аналоговый процессор, в сочетании с КМОП-сенсором изображения, отличает фон из зоны видимости, и цифровой процессор обнаруживает только в выбранной области. Следовательно, становится эффективной в плане захвата, обнаружения лиц, обработки и использования памяти.
Второй ключевой технологией, CNNP, достигается невероятно низким энергопотреблением за счет оптимизации сверточных нейронных сетей (СНС) в области схемотехники, архитектуры и алгоритмов. Во-первых, память интегрированная в CNNP разработана специально для того, чтобы данные можно прочесть в вертикальном направлении, а также в горизонтальном направлении. Во-вторых, он имеет огромную вычислительную мощность с 1024 множителями и параллельно работающими аккумуляторами и способен напрямую передавать временные результаты друг другу без обращения к внешней памяти или интегрированной сетевой коммуникации. В-третьих, вычисления свертки с двумерной фильтрацией в алгоритме СNN аппроксимируются на две последовательные вычисления одномерных фильтров для повышения производительности и низкого энергопотребления.
С этими новыми технологиями, CNNP достигает 97% точности, но употребляет только 1/5000 мощность ГПУ. Распознавание лиц может производиться только с 0.62 МВт потребляемой мощностью, и микросхема может показать более высокую производительность, чем видеокарты с большей мощностью.
Эти чипы были разработаны Kyeongryeol Бонг, в аспирантуре под руководством профессора Ю И представлены на международной конференции твердотельных схем, состоявшейся в Сан-Франциско в феврале. CNNP, который имеет самое низкое энергопотребление в мире, добился большого внимания и привело к созданию настоящего 'K-Eye' системы для распознавания лица.
Профессор Ю сказал: «процессоры AI — приведут в эпоху четвертой промышленной революции. С развитием этого чипа ИИ, мы ожидаем, что Корея, займет лидирующую позицию в мире технологий ИИ».