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KAIST、アルファ碁の消費電力の5000分の1のAI顔認識システムを開発

最低電力ディープニューラルネットワークチップCNNPを活用した「K-Eye」を開発


韓国の研究チームがアルファ碁に使用されているCPUの5000分の1程度の電力で作動する人工知能顔認識システムを開発した。

KAIST(シン・ソンチョル総長)は電気および電子工学科のユ・フェジュン教授研究チームがディープラーニングアルゴリズムを最小電力で実現する人工知能半導体チップCNNPを活用して顔認識システムのK-Eyeシリーズを開発したと6月13日に発表した。

研究チームが開発したK-Eyeシリーズはウェアラブルデバイスとドングルタイプの2種がある。ウェアラブルタイプのK-Eyeはブルートゥースでスマートフォンと連動できる。

最近グローバルIT企業がアルファ碁をはじめとする人工知能関連技術を先を争って発表している。しかし多くはソフトウェア技術で速度が遅くモバイル環境では稼働が難しいという限界がある。高速かつ低電力で駆動するためには人工知能半導体チップの開発が必須になる。

研究チームの開発したK-Eyeシリーズは1mW内外の小さな電力でも常に顔認識を行える状態を維持し、人間の顔を感知して反応するという特徴をもつ。K-Eyeの核心技術であるAlways-OnイメージセンサーとCNNPという顔認識処理チップによりこのような最低電力技術が可能になった。

1番目のチップであるAlways-Onイメージセンサーは顔があるかないかを判断し、顔が認識されるときだけ作動して待機電力を大幅に抑える。顔を検出するイメージセンサーはアナログプロセッシングデジタルプロセッシングを制御してセンサー自体の出力消耗を減らす。ピクセルと結合したアナログプロセッサは背景部分と顔の部分を区別する役割を果たしデジタルプロセッサは選択された一部の領域でのみ顔の検出を行えばよく効率的な作業が可能。

2番目のチップであるCNNPはディープラーニングを回路、構造、アルゴリズム全般に導入して再解析を行い最低水準の電力消耗を実現する。CNNPチップの3つの核心技術は▲アルファ碁人工知能アルゴリズムで使用する2次元計算を1次元計算に変えて高速低電力化 ▲分散型で配置されたチップ内メモリを横方向だけでなく縦方向も読み出せる特殊低電力分散メモリとして設計 ▲1024個の乗算器と加算器が同時に駆動し強力な計算力をもち外部の通信網を経ない直接計算結果フィードバック。CNNPは97%の認識率をもちアルファ碁に使用されたGPUに比べて5000分の1程度の低い電力である0.6mWだけを消耗する。

K-Eyeを首にかけた使用者は前から近づいてくる相手の顔が画面に現れると前もって記憶されている情報とリアルタイムで撮られた写真を比較して相手の名前などの情報を確認できる。ドングルタイプのK-EyeQはスマートフォンに装着して利用できるが、使用者を認識して反応する機能を果たす。前もって記憶させた使用者の顔が画面に向くだけでスマートフォン画面が自動でONになりその人に関連のある情報を提供する。また入力された顔が写真か実際の人間であるかも区別できるので使用者の顔の代わりに写真を見せてもスマートフォンは反応しない。

開発に当たったユ・フェジュン教授は「人工知能半導体プロセッサが4次産業革命時代を主導するものと期待される。今回の人工知能チップと認識機の開発により世界市場で韓国が人工知能産業の主導権をにぎることを期待する」と話している。

本研究はKAIST博士課程のポン・ギョンリョル氏が主導しUX Factory社(パク・チュニョン代表)と共同で進められた。2017年2月に米国で開かれた国際固体回路設計学会(ISSCC)で最低電力CNNチップとして発表され注目を集めた。





[2017-06-16]

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