인텔은 뉴로모픽 컴퓨팅 커뮤니티에서 어떤 결과 얻었나
  • 2021-01-05
  • 신윤오 기자, yoshin@elec4.co.kr

인텔, 뉴로모픽 생태계 발전 및 연구 성과 발표

인텔은 인텔 뉴로모픽 리서치 커뮤니티(Intel Neuromorphic Research Community, 이하INRC)가 진행 중인 연구 성과를 발표했다.

INRC는 2018년 출범 이래 급속도로 성장해 현재 100곳 이상의 멤버를 확보하고 있다. 인텔은 레노버, 로지텍, 메르세데스-벤츠, 프로페시를 INRC 멤버로 추가 발표하면서 비즈니스 활용 사례에 뉴로모픽 컴퓨팅의 가치를 적용할 방법을 제시하겠다고 밝혔다. 아울러, 인텔은 INRC가 진행한 뉴로모픽(Neuromorphic) 연구 테스트 칩인 로이히(Loihi)를 활용해 연산한 연구 결과를 소개했다.



마이크 데이비스(Mike Davies), 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 랩(Intel Neuromorphic Computing Lab) 디렉터는 “인텔은 2년이라는 짧은 시간 동안 뉴로모픽 컴퓨팅의 가능성에 영감을 받아, 컴퓨팅 효율, 속도, 지능적 기능 분야에서 상당한 진전을 달성하기 위해 전 세계 수백 명의 연구가들로 구성된 역동적인 커뮤니티를 결성했다”며, “이러한 목표를 달성할 수 있는 최초의 결과를 확인할 수 있었다. 인텔은 이러한 통찰력을 바탕으로 INRC 파트너들과 함께 초기 기술에 대한 광범위하고 혁신적인 상용 애플리케이션을 제공할 수 있도록 지원할 계획이다”라고 말했다.

인텔은 그 어떠한 조직도 단독으로는 뉴로모픽 컴퓨팅이 가진 잠재력을 효과적으로 발현시킬 수 없다고 판단해 INRC를 조직했다. 인텔은 학계, 산업, 정치 등 분야 전반에 걸친 우수한 연구가들과 협력해 뉴로모픽 컴퓨팅 개발 난제를 극복하고 향후 연구 프로토타입(prototype)에서 업계 선도적인 제품으로 발전시키기 위해 노력하고 있다.

인텔이 인텔 랩스 데이에서 새롭게 공개한 벤치마크와, 인간의 후각계를 모방하고 이벤트 기반의 촉감 감지 기능을 적용한 로보틱스 등 기존의 결과들이 결합해 뉴로모픽 컴퓨팅이 상업적으로도 관련이 있는 생체 영감 지능적 워크로드에 적합하다는 것을 보여준다.



엑센츄어(Accenture)는 인텔 로이히와 표준 그래픽 처리 장치(GPU)의 음성 명령 인식 능력에 대한 테스트를 진행했다. 인텔 로이히는 GPU와 유사한 정확도는 물론, GPU 대비 1,000배 더 높은 에너지 효율과 200밀리초(ms) 더 빠른 응답 속도를 보였다. 메르세데스-벤츠는 INRC를 통해 새로운 음성 명령 기능을 차량에 적용하는 등 음성 명령 기능 실험 결과가 실제 사용 사례에 어떻게 적용될 수 있는지 연구하고 있다.

동작 인식

기존의 인공지능은 빅데이터를 고속으로 처리하거나 수천 개의 샘플에서 패턴을 찾아내는 것에는 뛰어났지만, 의사소통할 때 사용하는 몸짓처럼 사람마다 다른 미묘한 차이를 발견하는 데는 어려움이 있었다. 엑센추어와 INRC의 파트너들은 개인화된 행동을 빠르게 학습하고 인식하는 로이히의 자체 학습 기능을 활용하는데 가시적인 진전을 보이고 있다.



로이히는 뉴로모픽 카메라에서 들어오는 입력을 처리하면서 몇 번의 노출만으로 새로운 행동을 학습할 수 있다. 이는 가정에 있는 스마트 제품의 상호작용 기능 혹은 공공장소의 비접촉 디스플레이와 같이 다양한 사용 사례에 적용될 수 있다.

이미지 검색

유통업계 소속 연구진들은 로이히를 이미지 기반 제품 검색 응용 프로그램으로 활용하기 위해 평가했다. 연구진은 로이히가 동일한 수준의 정확성을 유지하면서도 기존 중앙처리장치(CPU)와 GPU 솔루션보다 3배 이상 효율적으로 이미지 벡터를 생성할 수 있다는 것을 밝혀냈다.

이번 연구는 올해 초 발표된 인텔의 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs) 뉴로모픽 연구 시스템의 유사성 검색 결과를 보완하는 것으로, 수백만 개의 이미지를 검색할 때 로이히의 벡터 검색 능력이 CPU 대비 24배 빠르고 사용하는 에너지도 30배 적게 소모한다는 것을 보여줬다.

최적화 및 검색

인텔과 파트너사는 로이히 칩이 최적화 및 검색 문제 해결에 있어 기존 CPU 대비 1,000배 이상의 효율성과 100배 이상 빠른 속도를 기록했다고 밝혔다. 제약 조건 만족도와 같은 최적화 문제는 드론이 복잡한 항법 결정을 실시간으로 계획하고 내릴 수 있도록 하는 등 잠재가치를 제공한다. 복잡한 데이터 센터 워크로드에 대해서도 동일한 문제 유형을 도입해 열차 운행계획 및 물류 최적화 등의 업무를 지원할 수 있다.

로보틱스

러트거스(Rutgers)와 TU 델프트(TU Delft) 연구진은 로이히에서 실행되는 로봇 조종 및 마이크로 드론 제어 응용 프로그램에 대한 시범을 보였다.

TU 델프트의 드론은 250KHz 이상의 주파수에서 작동하는 35개의 뉴런으로 이루어진 네트워크를 기반으로 광학흐름 착륙(optic flow landing)을 수행했다. 러트거스는 로이히 솔루션이 성능 저하 없이도 기존 모바일 GPU 대비 75배 낮은 전력을 소모한다는 것을 밝혀냈다. 러트거스 연구진은 11월에 개최된 녤로봇 학습 컨퍼런스’에서 발표된 연구 결과를 통해 로이히가 수많은 오픈AI 짐(OpenAI Gym)을 높은 정확도를 기반으로 성공적으로 학습할 수 있으며, 동시에 기존 모바일 GPU 솔루션 대비 140배 낮은 에너지 소모를 기록했다고 밝혔다.

또한, 인텔과 파트너사는 인텔 랩스 데이에서 두 가지 최첨단 뉴로모픽 로봇공학 시범을 공개했다. 인텔은 ETH 취리히 연구진과 함께 로이히가 수평선 추적 드론 플랫폼을 조종해 200 마이크로초의 시각적 처리 지연 시간으로 최대 20KHz에 이르는 폐쇄회로 속도를 달성하는 것을 보여주었다. 이는 기존 솔루션 대비 효율성과 속도 측면에서 1,000배 이상 향상된 것이다.

인텔은 이탈리아 공대(IIT) 연구진과 함께 뉴로모픽 소프트웨어 통합 프로그램 문제를 해결하기 위해 아이컵(iCub) 로봇 플랫폼에 내장된 로이히에서 수행하는 다중 인지 기능 작동을 시연했다. 신속한 퓨샷 러닝(few-shot learning)을 통한 객체 인식, 학습된 객체로부터의 공간 인식 및 인간상호작용에 대한 실시간 의사결정이 포함되었다.

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