딥러닝5 딥러닝: AI에 최적화된 알고리즘 인간의 신경망처럼 학습하는 딥러닝 생성형 AI를 구축하는 방법으로 널리 사용되는 프로그래밍 방식은 딥러닝이다. 딥러닝은 인공지능의 아버지라 불리는 제프리 힌튼 교수에 의해 붙여진 이름인데 초기에는 Neural Network라는 이름으로 불려왔다. 이러한 딥러닝이 특히 세상에 널리 알려지게 된 계기는 이미지넷 대회(Image Net)에서 딥러닝이 압도적인 성과를 내면서부터이다. 이미지넷 대회, 정식 명칭으로 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)는 2010년에 시작된 컴퓨터 비전 분야의 중요한 대회로, 컴퓨터 시스템이 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 위치 식별 등의 작업을 얼마나 잘 수행하는지 평가하는 데 목적이 있다. 참가 팀들은 주어진 .. 2024. 2. 27. AI 반도체 기술 - 3세대 AI 반도체 2/2 5. 기타 신경세포 모방 AI 반도체 기술 신경망 또는 생물학적 뇌를 모사하는 기술은 SW 분야에서 먼저 큰 발전을 이루었다. Deep Learning 기술은 신경망의 특징 중 연결성(connectivity)과 시냅스의 정보 저장 특성을 프로그램으로 구체화한 것으로, 방대한 계산량으로 초기에는 어려움이 많았으나, 컴퓨터의 계산 능력이 향상되면서 획기적인 발전이 이루어지고 있다. 특히, CPU 대신 GPU가 사용되면서 단순 문자인식에서 벗어나 이미지 인식이나 음성 인식 등이 가능한 CNN, RNN 기술 등이 개발되어 학습의 영역과 범위가 급속히 확장되고 있으며, 앞서 논의한 것처럼 전자 시냅스를 개발하여 특정 Deep learning 알고리즘을 가속화하는 목적 외에도 두뇌에서의 생물학적 뉴런의 기능과 다양.. 2023. 10. 16. AI 반도체 기술 - 2세대 AI 반도체 1세대 AI 반도체 기술개발로 인한 컴퓨터 성능의 향상은 다양한 AI 알고리즘 개발을 이끌었다. 간단한 이미지 분석을 넘어 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 자연어 처리 등 여러 알고리즘들이 새롭게 제시됨에 따라 수행 해야하는 연산량이 기하급수적으로 증가하고 있다. 따라서 범용적으로 사용되던 1세대 AI 반도체 기술과 다르게 AI 알고리즘을 빠르게 가속시킬 수 있는 전용 반도체가 필요하게 되었다. 광범위한 응용 분야 중 특정 목적만을 위해 맞춤형으로 설계된 ASIC을 AI 알고리즘에 최적화한 2세대 AI 반도체 NPU를 통해 1세대 AI 반도체 기술 대비 월등한 연산 성능과 높은 전력 효율을 보여주고 있다. 1. NPU 기술 광범위한 응용 분야 중 특정 목적만을 위해 맞춤형으로 설계.. 2023. 10. 9. 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
