[헬로티]

맥심 인터그레이티드 코리아가 MAX78000을 아이집(Aizip)의 '비주얼 웨이크 워드(Visual Wake Words, 이하 VWW)' 모델에 적용했다고 밝혔다. 

▲출처 : 맥심 인터그레이티드 코리아

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 실행해 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 개발돼 85퍼센트 이상의 인체 인식 정확도를 구현했다.

저전력 마이크로컨트롤러 시스템온칩(SoC)과 고효율 AI 모델 제품의 결합으로 추론 당 불과 0.7mJ의 에너지로도 인체 인식이 가능하다고 맥심은 밝혔다. 이는 기존의 소프트웨어 솔루션 및 현재 경제성과 효율이 가장 우수한 IoT 인체인식 솔루션에 비해 100배 낮은 수치다. 

또한 AA/LR6 배터리로 1300만회의 추론 작업이 가능하다. 또한 맥심은 극도의 모델 압축을 통해 제한된 메모리의 저비용 AI 가속 기반 마이크로컨트롤러와 합리적인 가격의 이미지 센서로 정확한 스마트 비전을 구현했다고 밝혔다.

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 전했다.

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 밝혔다.