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맥심, 자일리언트와 고속·고정확성의 IoT 안면 인식 기능 제공맥심 인터그레이티드 코리아(대표 한유아, www.maximintegrated.co.kr)가 엣지용 인공지능 전문기업 ‘자일리언트(Xailient)와 함께 맥심의 MAX78000 초저전력 신경망 마이크로컨트롤러와 자일리언트의 디텍텀(Detectum) 신경망 기술로 영상과 이미지에서 안면을 인식하게 됐다고 밝혔다. 산업용 스마트 보안 카메라, 가정용, 리테일 매장용 카메라 등 안면 인식을 요구하는 배터리 구동식 AI 시스템은 가능한 가장 긴 시간동안 작동하는 저전력 솔루션이 필요하다. 자일리언트의 신경망과 연동된 맥심의 초저전력 MAX78000 마이크로컨트롤러는 단독 애플리케이션 지원은 물론, 안면 탐지 시 더 복잡한 시스템을 작동시키는 하이브리드 엣지/클라우드 애플리케이션에 저전력 휴면(Listening) 모드를 최적화해 전력 효율을 높이고, 전반적인 배터리 수명을 높인다. 이로써 코인셀 배터리 전력 기반의 하이브리드 엣지/클라우드 애플리케이션의 작동 시간을 최대 수 년을 연장시킬 수 있다. AI는 추론 속도가 향상되면 실시간 또는 평균 다중 추론으로 반응해 정확성을 높일 수 있기 때문에 속도가 매우 중요한 요인이다. 자일리언트의 신경망은 기존의 임베디드 솔루션에 비해 소비 전력이 250분의 1에 불과하며, 추론당 12ms의 처리 속도로 안면을 인식함으로써 반응 시간과 정확성을 높인다. 실시간 작동해 기존 엣지용으로 출시된, 가장 높은 효율의 안면 인식 솔루션보다 빠르다. 자일리언트의 디텍텀 신경망에는 포커스, 줌, 호출어 인식 기술이 적용되어 영상과 이미지에서 기존의 소프트웨어 솔루션과 유사하거나 더욱 높은 정확성과 76배 빠른 속도로 안면 인식이 가능하다. 또한 유연한 네트워크로 목축 운영 관리 및 모니터링, 주차 인식, 가축 수 파악 등 다양한 응용분야로도 확장이 가능하다. 로버트 머치셀(Robert Muchsel) 맥심 인터그레이티드 선임 연구원이자 MAX78000 마이크로컨트롤러 설계자는 “자일리언트의 디텍텀 신경망 덕분에 MAX78000은 분류 및 로컬화가 모두 가능해 이미지나 영상에서 안면 인식은 물론, 관측 시야에서 이 안면이 해당 이미지의 어디에 위치하는지까지 판단할 수 있다”라며 “이 제품의 고급 애플리케이션으로는 사람, 차량, 사물의 개수 및 유무, 장애 인식과 경로 매핑 및 고객들의 동선을 시각화하는 히트맵 등이 있다”라고 말했다. 시비 요하난단(Shivy Yohanandan) 자일리언트 CTO 겸 디텍텀 신경망 기술 개발자는 “AI는 탄소 배출량이 두번째로 많은 산업이다. 전통적인 클라우드 AI를 사용하는 14개의 레거시 인터넷 프로토콜 카메라를 맥심 MAX78000과 자일리언트의 신경망이 탑재된 엣지 기반 카메라로 대체하는 것은 탄소 배출 측면에서 휘발유 차량 1대를 줄인 것과 동일한 효과가 있다”라고 말했다. 맥심의 MAX78000 마이크로컨트롤러, 자일리언트 디텍텀 신경망에 대한 상세 정보와 고화질 이미지는 웹사이트에서 확인할 수 있다.
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맥심, 카메라 큐브 레퍼런스 디자인 'MAXREFDES178#' 발표맥심 인터그레이티드 코리아(대표 한유아, www.maximintegrated.co.kr)가 카메라 큐브 레퍼런스 디자인 ‘MAXREFDES178#’을 발표했다. 이는 인공지능(AI) 애플리케이션을 공간 제약적인 배터리 동작의 엣지 디바이스에 구현할 수 있는 방법을 제시한다. <맥심 카메라 큐브 레퍼런스 디자인 MAXREFDES178#> AI 애플리케이션은 일반적으로 클라우드나 자율주행차와 같은 고비용 응용 분야에 적합한 전력 소모가 큰 고비용 프로세서에 수행되는 인텐시브한 컴퓨팅이 요구된다. MAXREFDES178# 카메라 큐브는 저전력 수준의 예산으로 AI를 구현해 초소형 배터리로 속도를 개선하고 안정성을 높인 애플리케이션을 작동할 수 있게 한다. MAXREFDES178#에는 초저전력 사물인터넷(IoT) 디바이스에 청각 및 시각 기능을 구현할 수 있도록 하며, 음향 및 영상 추론을 위한 신경망 가속기가 적용된 MAX78000 저전력 마이크로컨트롤러를 탑재했다. 또한 MAX32666 초저전력 블루투스 마이크로컨트롤러와 2개의 MAX9867 오디오 코덱도 포함되어 있다. 전체 시스템은 41mm x 44mm x 39mm의 초소형 폼팩터로 제공되어 웨어러블 및 IoT 디바이스처럼 비용에 민감한 저전력 애플리케이션에 안면 인식 및 키워드 인지 기능 등의 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 한다. MAX78000의 AI 가속기는 청각 및 시각 애플리케이션에서 AI 추론 기능이 소비하는 전력량을 기존 내장형 솔루션 대비 최대 1000배 절감한다. MAXREFDES178#에서 실행되는 AI 추론은 지연을 대폭 개선해 내장형 마이크로컨트롤러 대비 100배 이상 빠르다. 또한 MAX78000 솔루션은 가장 근접한 크기의 GPU 기반 프로세서에 비해 최대 50퍼센트까지 작고, 메모리나 복잡한 전원공급장치가 필요 없어 AI 추론을 효율적인 비용으로 구현한다. 트라이오랩스(TryoLabs)의 CTO 알란 데스코인스(Alan Descoins)은 “앞으로 AI 분야의 기회는 엣지 디바이스에서 머신러닝의 인사이트를 제공하는 것에 있다”며 “MAXREFDES178#은 전력, 지연 및 크기의 혁신을 이룬 AI 솔루션으로 배터리 동작의 설계에 AI의 가능성을 넓혔다”고 말했다. 크리스 아디스(Kris Ardis) 맥심 인터그레이티드의 마이크로·보안·소프트웨어 사업부 수석 이사는 “머신러닝은 보다 자율적인 의사 결정은 물론, 기계가 인간처럼 보고 들을 수 있도록 한다”며 “MAX78000 출시 전까지 제한된 전력과 비용으로는 엣지 디바이스에서 AI 구현이 불가능했지만, MAXREFDES178#를 통해 에너지 효율에 민감한 초소형 디바이스를 포함한 엣지에서도 강력한 AI 추론이 가능해졌다”라고 말했다. 맥심의 MAXREFDES178#에 대한 상세 정보와 고화질 이미지는 맥심 웹사이트에서 확인할 수 있다.
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맥심, 아이집(Aizip)의 초소형 AI 모델과의 결합아날로그 혼합 신호 반도체 시장을 선도하는 맥심 인터그레이티드 코리아(대표 한유아, www.maximintegrated.co.kr)가 맥심의 신경망 마이크로컨트롤러 MAX78000을 사물인터넷(IoT) 애플리케이션용 인공지능 전문기업 아이집(Aizip)의 ‘비주얼 웨이크 워드(Visual Wake Words, 이하 VWW)’ 모델에 적용했다고 밝혔다. 저전력 네트워크는 빌딩 에너지 관리 및 스마트 보안 카메라 등 인체 감지용 배터리 구동식 IoT 시스템의 작동 시간을 연장해 준다. MAX78000 저전력 신경망 가속 기반 마이크로컨트롤러는 기존 소프트웨어 솔루션 대비 100분의 1 미만의 에너지로 AI 추론을 실행하여 배터리 구동식 엣지 AI 에플리케이션의 구동 시간을 개선한다. 혼합 정밀도 기술이 적용된 VWW 네트워크는 이미지 및 비디오 애플리케이션을 위한 아이집 인텔리전트 비전 딥 뉴럴 네트워크(Aizip Intelligent Vision Deep Neural Network, AIV DNN) 시리즈 제품으로, 아이집의 독점적 설계 자동화 툴로 개발되어 85퍼센트 이상의 인체 인식 정확도를 구현했다. 저전력 마이크로컨트롤러 시스템온칩(SoC)과 고효율 AI 모델 제품의 결합으로 추론 당 불과 0.7mJ의 에너지로도 인체 인식이 가능하다. 이는 기존의 소프트웨어 솔루션 및 현재 경제성과 효율이 가장 우수한 IoT 인체 인식 솔루션에 비해 100배 낮은 수치다. 또한 AA/LR6 배터리로 1300만회의 추론 작업이 가능하다. 또한 극도의 모델 압축을 통해 제한된 메모리의 저비용 AI 가속 기반 마이크로컨트롤러와 합리적인 가격의 이미지 센서로 정확한 스마트 비전을 구현했다. 신경 컴퓨팅/신경망 모델 분야 전문가이자 아이집에서 고문을 역임하고 있는 브루노 올샤우센(Bruno Olshausen) UC 버클리대 교수는 “맥심의 초저전력 칩 솔루션과 아이집의 초소형 AI 모델의 결합은 IoT 분야에서 새롭고 흥미로운 여러 애플리케이션을 구현할 수 있는 중대한 발전”이라고 말했다. 유안 루(Yuan Lu) 아이집 공동 창업자 겸 사장은 “MAX78000의 아키텍처와 툴체인, 예제 코드와 모델은 초기 시작은 물론 정확성, 잠재성과 전력 목표를 일정에 맞춰 달성할 수 있도록 한다”라고 말했다. 로버트 머치셀(Robert Muchsel) 맥심 인터그레이티드 선임연구원이자 MAX78000 마이크로컨트롤러 설계자는 “아이집은 레이어당 양자화 역량을 신속히 활용해 스토리지 무게를 줄이고 인체 인식을 위한 컴팩트하고 에너지 효율적인 모델을 구현했다”라며 “향후 프로젝트에서도 아이집과 협력하길 기대한다”라고 말했다.