La inteligencia artificial IA es una de las tecnologías emergentes clave. Las compañías globales de TI están lanzando competitivamente las tecnologías más nuevas y la competencia se está calentando más que nunca. Sin embargo, la mayoría de las tecnologías de IA se centran en el software y sus velocidades de operación son bajas, lo que las haceno es adecuado para dispositivos móviles. Por lo tanto, muchas grandes empresas están invirtiendo para desarrollar chips semiconductores para ejecutar programas de inteligencia artificial con bajos requisitos de potencia pero a altas velocidades.
Un equipo de investigación dirigido por el profesor Hoi-Jun Yoo, del Departamento de Ingeniería Eléctrica, ha desarrollado un chip semiconductor, CNNP procesador CNN, que ejecuta algoritmos de inteligencia artificial con potencia ultra baja y K-Eye, un sistema de reconocimiento facial que utilizaCNNP. El sistema se realizó en colaboración con una empresa de nueva creación, UX Factory Co.
La serie K-Eye consta de dos tipos: un tipo portátil y un tipo de dongle. El dispositivo tipo portátil se puede usar con un teléfono inteligente a través de Bluetooth, y puede funcionar durante más de 24 horas con su batería interna. Los usuarios cuelgan K-Ojo alrededor de sus cuellos puede verificar convenientemente la información sobre las personas mediante el uso de su teléfono inteligente o reloj inteligente, que conecta K-Eye y permite a los usuarios acceder a una base de datos a través de sus dispositivos inteligentes. Un teléfono inteligente con K-EyeQ, el dispositivo tipo dongle, puede reconocery compartir información sobre los usuarios en cualquier momento.
Al reconocer que un usuario autorizado está mirando su pantalla, el teléfono inteligente se enciende automáticamente sin un código de acceso, huella digital o autenticación de iris. Dado que puede distinguir si una cara de entrada proviene de una fotografía guardada en lugar de una persona real, el teléfono inteligenteno puede ser engañado por la fotografía del usuario.
La serie K-Eye tiene otras características distintas. Al principio puede detectar una cara y luego reconocerla, y es posible mantener el estado "Siempre encendido" con un bajo consumo de energía de menos de 1 mW. Para lograr esto, elEl equipo de investigación propuso dos tecnologías clave: un sensor de imagen con detección de rostros "siempre activa" y el chip de reconocimiento de rostros CNNP.
La primera tecnología clave, el sensor de imagen "siempre encendido", puede determinar si hay una cara en el rango de su cámara. Luego, puede capturar fotogramas y configurar el dispositivo para que funcione solo cuando existe una cara, lo que reduce la potencia de esperasignificativamente. El sensor de detección de rostros combina el procesamiento analógico y digital para reducir el consumo de energía. Con este enfoque, el procesador analógico, combinado con la matriz de sensores de imagen CMOS, distingue el área de fondo del área que probablemente incluya un rostro, y el procesador digital luegodetecta la cara solo en el área seleccionada, por lo que se vuelve efectiva en términos de captura de cuadros, procesamiento de detección de caras y uso de memoria.
La segunda tecnología clave, CNNP, logró un consumo de energía increíblemente bajo al optimizar una red neuronal convolucional CNN en las áreas de circuitos, arquitectura y algoritmos. Primero, la memoria en chip integrada en CNNP está especialmente diseñada para habilitar datospara ser leída en una dirección vertical, así como en una dirección horizontal. En segundo lugar, tiene un inmenso poder computacional con 1024 multiplicadores y acumuladores que funcionan en paralelo y es capaz de transferir directamente los resultados temporales entre sí sin acceder a la memoria externa o en-chip network network. En tercer lugar, los cálculos de convolución con un filtro bidimensional en el algoritmo CNN se aproximan a dos cálculos secuenciales de filtros unidimensionales para lograr velocidades más altas y un menor consumo de energía.
Con estas nuevas tecnologías, CNNP logró un 97% de alta precisión, pero consumió solo 1/5000 de potencia de la GPU. El reconocimiento facial se puede realizar con solo 0.62 mW de consumo de energía, y el chip puede mostrar un mayor rendimiento que la GPU al usar máspoder.
Estos chips fueron desarrollados por Kyeongryeol Bong, un estudiante de doctorado con el profesor Yoo y presentados en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido ISSCC celebrada en San Francisco en febrero. CNNP, que tiene el menor consumo de energía reportado en elmundo, ha logrado una gran atención y ha llevado al desarrollo de la actual serie K-Eye para reconocimiento facial.
El profesor Yoo dijo que "los procesadores de inteligencia artificial liderarán la era de la Cuarta Revolución Industrial. Con el desarrollo de este chip de inteligencia artificial, esperamos que Corea tome la delantera en la tecnología global de inteligencia artificial".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por El Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea KAIST . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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