据韩媒Money Today报导，由韩国科学技术院(KAIST)电机暨电子工程系教授柳会峻带领的研究团队，开发出全球*省电、采深度学习的人工智能(AI)半导体芯片，将其命名为CNNP，并发表搭载CNNP芯片的脸部识别系统K-Eye系列。近期全球科技业者竞相发表类似Google AlphaGo的AI技术，但大部分多为软体，速度较慢，难在移动装置环境下运作。若欲以高速、低电力进行驱动，必须开发出AI半导体芯片。KAIST开发出全球*省电、采深度学习的CNNP芯片。KAIST 柳会峻研究团队在2017年2月国际固态电路研讨会(ISSCC)会发表这项研发成果，由于是全球*低功耗CNN芯片，因此备受瞩目。研究团队表示，K-Eye系列搭载了Always-On影像感测器与CNNP芯片，仅需1mW左右的低电力就能长时维持待机状态，随时进行脸部识别。Always-On影像感测器可自动识别是否有脸部影像，只有确认脸部影像存在时才会启动，因此可降低待机时的电力消耗。筛选人脸的影像感测器采取类比处理，控制数位处理，因此可降低感测器本身的电力消耗。结合画素的类比处理器区分人脸与背景，数位处理器只针对选定的部分进行脸部识别，运作上更有效率。CNNP芯片将深度学习**导入电路、结构、演算等各个项目，让识别进行时的电力消耗维持在*低水准。CNNP芯片采用3项核心技术，首先是将用在AlphoGo人工智能演算中的二维运算改为一维运算，以达到低功耗高速演算。存储器设计采分散排列形式，芯片内的存储器可横向、纵向读取资料，为特殊低功率分散存储器。计算方面有1,024个乘法器与加法器同时驱动，形成强大运算能力，不经由外部通讯网可直接传递运算结果。CNNP芯片的识别率达97%，但消耗电力仅0.6mW，是AlphaGo绘图处理器(GPU)的五千分之一。脸部识别系统K-Eye系列分为穿戴式与圆形两种，穿戴式款得经由蓝牙(Bluetooth)与智能型手机连线。当使用者将穿戴款K-Eye配戴于脖子上，前方若有人面对面接近进入识别范围，K-Eye可以事先存入的资讯进行即时比对，确认对方的身分。当使用者将圆形款K-Eye Q插在智能型手机上，则可利用事先存入的使用者脸部影像进行身分识别，开启接续的相关功能。K-Eye Q也可分辨影像为真人面孔或相片，使用者无法以出示相片的方式通过识别。柳会峻表示，期盼AI半导体处理器在工业4.0时代能扮演主导角色。希望这次开发出AI芯片与识别器能让南韩在全球的AI产业发展中取得主导权。
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