dnn4 AI 반도체의 정의 및 발전 전망 1. 개념 정의 AI 반도체는 AI 서비스를 구현하기 위해 요구되는 데이터 및 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있는 반도체로 정의할 수 있다. AI 기술의 핵심기술 중 학습･추론 기술을 구현하기 위한 데이터 연산 처리를 저전력으로 고속 처리하여 효율성에 특화된 반도체를 의미한다. 빅데이터 분석, AI 서비스 등 AI 산업이 확대되면서 학습･추론의 인공신경망 알고리즘에 최적화된 AI 전용 반도체의 필요성이 증대되었다. 첫 번째로 연산 성능을 비교하여 볼 때, CPU를 활용한 초기 AI 컴퓨터는 GPU의 채용을 통해 연산 성능이 개선되었으나, 대규모･대용량 연산 처리가 증대함에 따라 AI 반도체의 필요성이 대두되었다. 두 번째로 전력효율을 비교하여 볼 때, AI 반도체는 낮은 전력으로 대량의 데이터를 동시에.. 2023. 10. 1. 로봇 기술 탐구: 로봇의 뇌(인공지능) 어디까지 왔나? - 1 (Neural Network) 인공지능은 인지-판단-제어에 있어 가장 중요한 ‘로봇의 뇌’에 해당한다. 인공지능 (AI: Artificial Intelligence)은 인간이 가지고 있는 지적 능력을 컴퓨터에서 구현하는 다양한 기술이나 소프트웨어, 컴퓨터 시스템 등을 함께 일컫는 단어다. 1956 년 미국 다트머스 대학에서 열린 학회에서 존 매카시가 처음 ‘인간의 지능을 흉내낸 컴퓨터의 지능’이라고 인공지능을 정의한 이후 오랜기간 개념을 정립해왔다. 그러던 것이 2006 년들어 토론토 대학의 제프리 힌턴 교수가 인공신경망 논문을 쓰면서 학계는 센세이션하게 이를 받아들였고, 빠르게 딥러닝이 인공지능의 중심으로 자리잡게 된다. 지난 2020 년에는 OpenAI 가 GPT-3 라는 초거대규모 언어모델을 내놓으면서 인공 신경망을 통한 학습은.. 2022. 12. 31. 로봇 산업 탐구: 5. 테크기업들의 진출 - 엔비디아 엔비디아 – 2 nd Stage AI 는 Robotics 라 선언 로봇산업에 있어 가장 큰 걸림돌은 스스로 생각하는 능력, 곧 판단능력이다. 인지능력인 시각, 촉각, 청각은 센서기술의 발달로 이미 사람의 한계를 넘어섰지만 이를 해석하고 제어(행동)까지 연결시키는 판단능력은 여전히 부족하기에 수동적인 기계의 단계를 넘어서지 못하고 있는 것이다. 그래서 판단의 핵심인 AI 의 완성도가 로봇산업의 성패를 좌우하는 가장 중요한 전제조건이 된다. 지금 로봇이 기술기업의 화두가 된 것도 AGI 는 아직 요원하되, 특정 영역에서의 AI 완성이 임박했다는 생각 때문이다. AI 의 성공여부는 엄밀히 말하면 추론(Inference)과 훈련(Training)의 반복, 즉 소프트웨어적 요소에 달려있다. 하지만 DL(Deep .. 2022. 8. 24. 로봇 산업 탐구: 3. 로봇이 활성화되는 기술적 토양 지금껏 로봇에 대한 유토피아적 기대와 디스토피아적 우려가 공존하며 계속 토론의 주제가 되고 있음에도 불구하고 현실에서는 로봇의 존재가 미미했던 게 사실이다. 사람을 대신해 시킬 수 있는 일이 너무나 제한되다 보니 로봇은 가격만 비싸고 멍청하거나 쓸모 없다는 인식도 많았다. 그러다 보니 글로벌 주식시장 내에서도 순수 로봇만 영위하는 기업의 존재는 의미를 찾기 힘들 정도로 낮았다. 글로벌 테크 자이언트 기업도 이런 인식을 모를 리 없다. 그럼에도 현시점에 일제히 로봇을 차세대 성장동력으로 제시하는 이유가 무엇일까? 로봇을 적극적으로 활용할 수 있는 기술적인 기반이 완성되어 가기 때문일 것이다. 이를 살펴보면, (1) 인식기술의 고도화 로봇은 크게 이동부와 작업부로 구성된다. 이동부(移動部)는 사물을 인식하고.. 2022. 8. 22. 이전 1 다음
