한국전자통신연구원(ETRI)은 기존대비 수십 배의 연산량을 처리하면서도 소형화한 '인공지능의 눈' 시각지능 칩을 개발했다고 20일 밝혔다.
초당 33회 물체 인식을 할 수 있다. 초당 1회에 불과한 기존 소프트웨어(SW) 활용 칩과 성능 차이가 크다.
일상생활에서 접하는 물체에 대해 인공지능이 학습을 통해 사람과 비슷한 정도로 인식할 수 있는 가능성이 커진 셈이라고 연구진은 설명했다.
신경연산 속도 역시 획기적으로 높였다.
연구진은 많은 양의 연산과 뉴런 간 연결성 분석을 통해 신경망 성능은 떨어지지 않으면서 최적화할 수 있는 새로운 학습 방법도 찾았다.
시냅스 컴파일러 기술인데, 해당 기술을 활용하면 기존의 10%가량만 신경연산을 구동해도 동일한 성능을 확보할 수 있다.
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[연합뉴스]
초당 33회 인식으로 사람과 비슷한 정도의 인식할 수 있는 가능성이 커졌다는데 초당 얼마가 되야 사람정도의 인식이 되는건지 궁금하지 않나요? 가능성만 커졌다는게 어느정도의 가능성을 말하는건지 궁금한 기사입니다.