韓国科学技術院（KAIST）は19日、キム・ギョンミン新素材工学科教授の研究チームが頭脳の神経調整活動を模倣した人工知能（AI）用ハードウェアの核心技術を開発したと発表した。当該技術は既存電子機器と商用化された半導体ハードウェアに採用・互換ができ、次世代AI用半導体チップの設計に使用できるものと期待される。韓国メディア「大田日報」が報じた。（写真：ステイシングアルゴリズムに関する模式図＝KAIST）
第4次産業革命時代に人工知能技術の研究とこれを基盤とした電子機器の開発、製品の発売が加速化している。ただ、AIを電子機器に実現するためにはオーダーメイド型ハードウェアの開発が裏付けられなければならないが、大半の人工知能用電子機器は、多くの演算量を遂行するために高い電力消耗と高度に集積したメモリ配列の限界点があった。
研究チームは人間頭脳の神経調整機能を模倣し、AIのための数学的演算を効率的に処理する技術を開発した。頭脳は学習過程で神経網が神経調整機能を通じて連結構造を状況に応じて持続的に変化させ、必要に応じて記憶を保存して呼び出す。研究チームは、このような神経調整機能をハードウェアで直接実現する新しい方式の人工知能学習方式を提示した。
研究チームは独自の電子シナプス素子が搭載された人工神経網ハードウェアを製作、開発したアルゴリズムを採用し、実際AI学習を進めた。その結果、AI学習エネルギーが37%節約されることが確認できた。
KAIST研究チームは、「今回の研究では簡単な回路構成だけで人間頭脳の学習方式を実現し、これを通じて40%近いエネルギーを減らすことができた」とし、「脳活動を模倣して開発した新しい学習方式の着眼は、今後、人工知能分野のソフトウェア・ハードウェア分野が進むべき道の道しるべになるだろう」と述べた。
提供元・コリア・エレクトロニクス
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