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ETRI、人工知能の目となる視覚知能チップを開発

指の爪の半分の大きさのレベルのサイズで1秒に33回物体を認識···画期的に効率改善


大徳所在のETRI(韓国電子通信研究院、イ・サンフン院長)は同研究院プロセッサ研究グループが人間の頭脳の神経演算を模倣して人間と同じ水準で物体を認識する視覚知能チップを開発したと6月20日に発表した。

研究チームが開発した視覚知能チップは5mm×5mmで成人の指の爪の半分程度のサイズ。既存のSWを利用して物体を認識するチップは1秒当り1回可能だが研究チームの開発したチップは1秒当り33回物体の認識が可能。

また、エネルギーは既存のデジタル回路の20∼40pJ(10-12Joule/SOP)から2.36pJ(2.36x10-12Joule/SOP)へと20分の1に抑えた。神経演算の速度は従来の1秒当り1回から1秒当たり33回と大幅に向上している。

研究チームは多くの量の演算とニューロン間の連結性の分析を通じて神経網の性能は落とさずに最適化できる新たな学習方法も開発した。シナプスコンパイラと呼ばれるこの技術を利用すれば従来の10%程度だけ神経演算を駆動しても同一の性能を確保できる。

研究チームは半導体チップで人工知能演算を行う際に必要な消費エネルギーを減らすためにニューロン回路技術を開発した。これはデジタル回路基盤の演算器と頭脳ニューロンの動きを模倣したアナログ回路を融合したもの。

これらの技術が集約された視覚知能チップを活用すればスマートフォンや監視カメラなど既存の構造を変えなくてもただちにCPUに内蔵することが可能。

研究に当ったETRIプロセッサ研究グループのクォン・ヨンスングループ長は「人工知能技術を現実に応用するには小さな電力で膨大な演算を効率的に高速処理する必要がある。今回の技術はこうした必要性の解決策の手がかりを提示するもの」と話している。







[2018-06-26]

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