韓國先進科學技術研究院研製出人工智慧專用晶元

韓國先進科學技術研究院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，KAIST）發布消息稱，該院研發團隊研製出能夠以超低功耗運行人工智慧演算法的半導體晶元——卷積神經網路處理器（convolutional neural network processor，CNNP），以及使用這種晶元的人臉識別系統K-Eye。該系統由該研究團隊與初創公司UX Factory Co.聯合製造。

K-Eye系列有兩種類型：可佩戴型和加密鎖型。可佩戴型設備可通過藍牙與智能手機配合使用，在使用內置電池的情況下能夠工作24小時以上。用戶可將K-Eye掛在脖子上，使用智能手機或智能手錶可方便地查看相關人員的信息。這些智能設備可與K-Eye連接，方便用戶通過智能設備訪問資料庫。K-EyeQ是加密鎖型，能夠與智能手機配合使用，隨時識別並分享用戶信息。

如果識別到授權用戶正在查看屏幕，無需提供密碼、指紋或虹膜進行身份驗證，智能手機即會自動打開。由於能夠區分輸入的人臉是來自保存的照片還是來自真人，智能手機不會被用戶的照片欺騙。

K-Eye系列還擁有其他獨特功能。它能夠先檢測人臉再進行識別，並能夠以不到1毫瓦的低功耗保持「始終在線」的狀態。為了實現這一目標，該研究團隊使用了兩項關鍵技術：具有「始終在線」人臉檢測功能的圖像感測器，以及卷積神經網路處理器人臉識別晶元。

第一項關鍵技術是「始終在線」的圖像感測器，它能夠確定其攝像頭範圍內是否存在人臉。然後，它能夠採集畫面並將設備設置為僅在人臉存在的情況下運行，從而大幅降低待機功耗。人臉檢測感測器組合使用了模擬處理和數字處理來降低功耗。藉助該方法，模擬處理器聯合CMOS圖像感測器陣列，將背景區域與可能包含人臉的區域區分開來，數字處理器隨後僅在選定區域內檢測人臉。因此，該感測器在畫面採集、人臉檢測處理和內存使用方面很高效。

第二項關鍵技術是卷積神經網路處理器，它通過在電路、架構和演算法方面優化卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN），實現超低功耗。首先，卷積神經網路處理器中集成的片上存儲器經過特殊設計，能夠在垂直方向和水平方向上讀取數據。其次，它通過1024個並行運行的乘法器和累加器提供海量計算能力，能夠直接將時域結果互相轉換，而無需訪問外部內存或片上通信網路。最後，卷積神經網路演算法中使用二維濾波器進行的卷積計算被轉化為一維濾波器的兩次連續計算，速度更快且功耗更低。

藉助這些新技術，卷積神經網路處理器實現了高達97%的準確度，而功耗僅為圖形處理器（GPU）功耗的1/5000。只需消耗0.62毫瓦的能源即可執行人臉識別，如果允許晶元使用更多能源，其展示的性能會比圖形處理器更高。

2017年2月，這些晶元在美國洛杉磯召開的國際固態電路研討會（International Solid-State Circuit Conference，ISSCC）上展示。卷積神經網路處理器擁有全球最低的報告功耗，引起了廣泛關注，並促成了當前K-Eye系列人臉識別系統的開發。

研究人員表示，「人工智慧處理器會在第四次工業革命中佔據領導地位。藉助這一人工智慧晶元的開發，我們希望韓國能夠在人工智慧技術領域處於全球領先地位。」

該研究團隊和UX Factory Co.準備在2017年年底前將K-Eye系列商業化。據美國市場研究公司IDC報告，人工智慧行業的市場規模將從2016年的1270億美元增長為2017年的1650億美元。

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