"딥러닝보다 빠른 '꿈의 AI' 초차원 연산 세계 첫 실용화"
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코가로보틱스와 대구경북과학기술원은 일본 요코하마에서 열리는 '국제 로봇·자동화 학술대회' 연례 콘퍼런스에서 해당 논문을 공식 발표한다고 밝혔습니다.
코가로보틱스는 "HDC를 활용한 AI 학습은 해외에서 일부 연구가 진행되고 있지만 이론 연구 단계를 넘어 실용화해 로봇 자율 주행에 적용하고 세계적 학술대회에서 논문을 발표한 사례는 세계 최초"라고 설명했습니다.
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챗GPT 등 인공지능(AI) 학습을 주도하는 딥러닝 방식이 아닌 '초차원 연산'(HDC)을 통한 새로운 AI 학습법을 국내 연구진이 실용화했습니다.
코가로보틱스와 대구경북과학기술원은 일본 요코하마에서 열리는 '국제 로봇·자동화 학술대회' 연례 콘퍼런스에서 해당 논문을 공식 발표한다고 밝혔습니다.
논문은 한양대 명예교수인 서일홍 대표이사를 포함한 코가로보틱스 연구진과 김예성 대구경북과학기술원 교수 등 12명의 연구진이 공동 집필했습니다.
코가로보틱스는 "HDC를 활용한 AI 학습은 해외에서 일부 연구가 진행되고 있지만 이론 연구 단계를 넘어 실용화해 로봇 자율 주행에 적용하고 세계적 학술대회에서 논문을 발표한 사례는 세계 최초"라고 설명했습니다.
이어 "딥러닝보다 빠른 꿈의 AI를 실용화한 것"이라고 덧붙였습니다.
HDC는 인간 두뇌의 연산 방식을 모방한 점이 가장 큰 특징입니다.
초차원 벡터에 모든 사물과 개념, 함수, 현상, 사건 등을 대응시키고, 이 벡터들을 서로 결합하는 간단한 계산을 통해 원하는 추론 결과를 도출하는 학습 방식입니다.
두뇌가 정보를 특정 뉴런이 아닌 다수 뉴런에 분산·저장하는 방식과 유사해 처리 속도가 딥러닝보다 빠르다는 게 연구진의 설명입니다.
현재 AI 학습에 주로 사용되는 딥러닝은 소프트웨어적으로 인간 두뇌를 본떴지만, 딥러닝 방식에 따른 학습과 추론에는 수많은 행렬 연산이 수반됩니다.
반면 HDC에 기반한 AI 학습 방법을 활용하면 딥러닝과 달리 적은 메모리와 단순한 계산만을 필요로 해 경량 AI나 온디바이스 AI를 구현한다는 점에서 핵심적 학습 방법으로 부상하고 있다고 연구진은 전했습니다.
(사진=코가로보틱스 제공, 연합뉴스)
김지성 기자 jisung@sbs.co.kr
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