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 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀(제1저자 : 이주형 박사과정)이 구글 딥마인드에서 개발한 바둑 인공지능 프로그램인 ‘알파고’에서 활용되었던 심층 강화학습(DRL: Deep Reinforcement Learning)을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 첨단 인공지능 반도체 기술을 개발했다고 과학기술정보통신부(장관 임혜숙, 이하 ‘과기정통부’)는 밝혔다.
   인간이 미리 만든 데이터정답 쌍을 활용하여 인공지능을 학습시키는 ‘지도학습’과 달리 인공지능이 주어진 환경에서 시행착오로 얻어진 경험을 활용해 스스로 최적의 답안을 도출하면 인간이 그 결과에 대한 피드백을 주는 방식
 이번 연구는 지난 6월 14일부터 19일까지 개최된 반도체 분야 최고 학회 중 하나인 ‘IEEE VLSI(Very Large Scale Intergrated Circuit) 기술 및 회로에 대한 심포지엄(VLSI Symposia)’에서 200여 편의 발표 논문 중 우수 논문인 하이라이트 논문으로 선정되는 등 큰 주목을 받았다.
   ISSCC(International SolidState Circuits Conference, 국제 고체회로 학회)와 함께 반도체 분야 세계 최고 학회
 심층 강화학습 알고리즘은 정답이 주어지지 않은 상황에서 최적의 답을 빠르게 찾기 위해 여러 개의 신경망을 동시에 사용하는 특징이 있다.
 하지만 신경망이 복잡하게 얽혀있고 대규모 데이터를 처리해야 하기 때문에 기존에는 대용량 메모리를 가진 다수의 고성능 컴퓨터를 병렬 활용해야만 구현 가능하였으며, 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 적은 노트북, 스마트폰 등에서는 구현이 불가능하였다.

한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀(제1저자 : 이주형 박사과정)이 구글 딥마인드에서 개발한 바둑 인공지능 프로그램인 ‘알파고’에서 활용되었던 심층 강화학습(DRL: Deep Reinforcement Learning)을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 첨단 인공지능 반도체 기술을 개발했다고 과학기술정보통신부(장관 임혜숙, 이하 ‘과기정통부’)는 밝혔다. 이번 연구는 지난 6월 14일부터 19일까지 개최된 반도체 분야 최고 학회 중 하나인 ‘IEEE VLSI(Very Large Scale Intergrated Circuit) 기술 및 회로에 대한 심포지엄(VLSI Symposia)’에서 200여 편의 발표 논문 중 우수 논문인 하이라이트 논문으로 선정되는 등 큰 주목을 받았다.