Исследовательская группа под руководством профессора Хой-Джун Ю из Департамента электротехники разработала полупроводниковый чип CNNP (процессор CNN), который запускает алгоритмы искусственного интеллекта со сверхнизким энергопотреблением, и K-Eye, систему распознавания лиц с использованием CNNP. Система была создана в сотрудничестве с начинающей компанией UX Factory Co.Серия K-Eye состоит из двух типов: носимого и электронного. Устройство носимого типа можно использовать со смартфоном через Bluetooth, и оно может работать более 24 часов от внутренней батареи.
Пользователи, висящие на шее K-Eye, могут удобно проверять информацию о людях с помощью своих смартфонов или умных часов, которые подключают K-Eye и позволяют пользователям получать доступ к базе данных через свои интеллектуальные устройства. Смартфон с K-EyeQ, устройством с защитным ключом, может распознавать пользователей и делиться ими в любое время.Узнав, что авторизованный пользователь смотрит на его экран, смартфон автоматически включается без пароля, отпечатка пальца или аутентификации по радужной оболочке глаза.
Так как смартфон может отличить лицо от сохраненной фотографии или реального человека, смартфон нельзя обмануть фотографией пользователя.Серия K-Eye обладает и другими отличительными особенностями.
Он может сначала обнаружить лицо, а затем распознать его, и можно поддерживать статус «Всегда включен» с низким энергопотреблением менее 1 мВт. Для этого исследовательская группа предложила две ключевые технологии: датчик изображения с функцией «Always-on» распознавания лиц и чип распознавания лиц CNNP.Первая ключевая технология, датчик изображения «Always-on», может определять, есть ли лицо в зоне действия камеры.
Затем он может захватывать кадры и настраивать устройство на работу только при наличии лица, что значительно снижает энергопотребление в режиме ожидания. Датчик обнаружения лица сочетает в себе аналоговую и цифровую обработку для снижения энергопотребления.
При таком подходе аналоговый процессор в сочетании с матрицей CMOS Image Sensor отделяет область фона от области, которая может содержать лицо, а затем цифровой процессор обнаруживает лицо только в выбранной области. Следовательно, он становится эффективным с точки зрения захвата кадров, обработки обнаружения лиц и использования памяти.Вторая ключевая технология, CNNP, позволила добиться невероятно низкого энергопотребления за счет оптимизации сверточной нейронной сети (CNN) в области схем, архитектуры и алгоритмов.
Во-первых, внутренняя память, интегрированная в CNNP, специально разработана для обеспечения возможности чтения данных как в вертикальном, так и в горизонтальном направлении. Во-вторых, он обладает огромной вычислительной мощностью с 1024 умножителями и накопителями, работающими параллельно, и способен напрямую передавать временные результаты друг другу без доступа к внешней памяти или внутренней сети связи. В-третьих, вычисления свертки с двумерным фильтром в алгоритме CNN аппроксимируются в два последовательных вычисления одномерных фильтров для достижения более высоких скоростей и более низкого энергопотребления.Благодаря этим новым технологиям CNNP достигла 97% высокой точности, но потребляла только 1/5000 мощности графического процессора.
Распознавание лиц может быть выполнено с потребляемой мощностью всего 0,62 мВт, и чип может показать более высокую производительность, чем графический процессор, за счет большей мощности.Эти микросхемы были разработаны Kyeongryeol Bong, аспирантом под руководством профессора Ю, и представлены на Международной конференции по твердотельным схемам (ISSCC), проходившей в Сан-Франциско в феврале. CNNP, которая имеет самое низкое в мире энергопотребление, привлекла большое внимание и привела к разработке нынешней серии K-Eye для распознавания лиц.Профессор Ю сказал: «ИИ-процессоры возглавят эру Четвертой промышленной революции.
С разработкой этого ИИ-чипа мы ожидаем, что Корея выйдет на первое место в глобальной технологии ИИ».