ETRI(한국전자통신연구원·원장 이상훈)는 프로세서연구그룹 연구팀이 사람 두뇌의 신경연산을 모사해 사람 수준으로 사물을 인식하는 시각지능 칩을 개발했다고 20일 밝혔다.

연구팀이 개발한 시각지능 칩의 크기는 5mm x 5mm로 성인 손톱크기 절반 수준이다. 기존 SW를 이용해 물체를 인식하는 칩은 초당 1회 가능한 데 반해 연구팀이 개발한 칩은 초당 33회 물체인식이 가능하다.

또 에너지는 기존 디지털 회로의 20∼40pJ(10-12Joule/SOP)에서 2.36pJ(2.36x10-12Joule/SOP)로 최대 20배 줄였다. 신경연산 속도는 기존 초당 1회서 초당 33회로 33배 빠르게 만들었다.

연구팀은 많은 양의 연산과 뉴런 간 연결성 분석을 통해 신경망 성능은 떨어지지 않으면서 최적화할 수 있는 새로운 학습 방법도 찾았다. 시냅스 컴파일러 기술이다. 기존의 10％가량만 신경연산을 구동해도 동일한 성능을 확보할 수 있다.

또 연구팀은 반도체 칩에서 인공지능 연산을 수행할 때 필요한 소비에너지를 줄이기 위해 뉴런 회로 기술을 구현했다. 디지털 회로 기반 연산기와 두뇌 뉴런 동작을 모방한 아날로그 회로를 융합했다.
 
이런 기술들이 집약된 시각지능 칩을 활용하면 스마트폰이나 폐쇄회로(CC)TV 등 기존 구조를 바꾸지 않고도 곧바로 중앙처리장치(CPU)에 내장할 수 있다.

권영수 ETRI 프로세서연구그룹장은 "인공지능 기술을 현실에 적용하려면 방대한 연산량을 고속으로 효율적으로 처리하면서도 매우 적은 소비전력을 가져야 한다"며 "이번 기술은 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 실마리"라고 설명했다.