딥러닝보다 빠른 '꿈의 AI'..초차원연산 세계 첫 실용화

챗 GPT 등 인공지능(AI) 학습을 주도한 딥러닝 방식이 학습과 추론에 막대한 전력과 돈이 든다는 비판이 있다. 국내 연구진이 딥러닝을 대체할, 초차원 연산(HDC)을 통한 새로운 인공지능 학습법을 실용화했다. 

코가로보틱스는 14일 일본 요코하마에서 열린 세계 최대 로봇학회 ICRA(International Conference for Robot & Automation) 연례 컨퍼런스에서 서일홍 코가로보틱스 대표이사를 비롯한 자사 연구진 4명과 대구경북과학기술원(DGIST) 연구진 8명이 공동 집필한 논문을 발표했다고 밝혔다. 김예성 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수가 DGIST 연구진을 이끌었다.

논문 제목은 '인간 두뇌에서 영감을 얻은 초차원 컴퓨팅; 바퀴 달린 로봇의 감각 운동 제어를 위한 경량 기호 학습(Hyper Dimensional Computing in the Wild; Lightweight Symbolic Learning for Sensorimotor Controls of Wheeled Robots)'이다. 이 논문은 ICRA 검증을 거쳤다.

HDC를 활용한 AI 학습은 해외에서도 차세대 AI 학습 방식으로 각광 받았지만, 연구 단계에 머물렀다. 코카로보틱스는 이론 연구 단계를 뛰어넘어, 이를 실용화한 사례는 세계 최초라고 설명했다. 로봇 자율주행에 적용하고, 세계적인 학술대회에서 논문 발표까지 성과를 냈다는 설명이다.

HDC는 인간 뇌의 연산 방식을 모방하는 게 특징이다. 각각 다른 유일성을 가진 수천 개 이상의 벡터로 표현되는 초차원 벡터에 모든 사물, 개념, 함수, 현상, 사건 등을 대응 시키고, 이 벡터들을 서로 결합시키는 간단한 계산을 통해 원하는 추론 결과를 빠르게 도출하는 학습 방식이다. 이와 같은 분산 처리 방식은 두뇌가 정보를 특정 뉴런에 저장하지 않고 다수의 뉴런에 분산해 저장하는 뇌와 유사하게 설계했다.

현재 인공지능 학습에 주로  사용되는 딥러닝도 소프트웨어적으로 인간의 두뇌를 본뜬 학습방식이다. 다만 딥러닝 방식은 학습과 추론에 너무 많은 행렬 연산이 수반돼, AI 성능을 향상시킬수록 연산량도 기하급수적으로 증가하기 때문에 고가의 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 시스템 구축 비용이 많이 들고, 전력 소모량도 증가한다.

반면 HDC를 통한 인공지능 학습 방법은 딥러닝과는 달리 적은 메모리와 계산만을 필요로 한다. 자율주행로봇에 초차원 연산 적용하면, 딥러닝 대비 가격은 30분의 1 수준이고 속도도 15배 빨라진다. 전력 소모도 극소화한다. 이 장점 때문에 경량 AI나 온디바이스 AI를 구현하는 데 핵심적인 학습방법으로 부상하고 있다.

코가로보틱스는 HDC 인공지능 학습 방식을 자율주행 로봇뿐만 아니라 현관문 자동 개폐 등 다양한 분야로 확대 적용하고 있다. 코가로보틱스는 지난 4월 현대산업개발이 건설한 아이파크 아파트의 도어 개폐 시스템에 HDC 기반 인식 기술을 공급하는 계약을 체결했다. 주민이 스마트폰 앱에 자신만의 동작이나 음성 명령을 등록하면, 그 동작이나 음성 명령으로 동 출입구와 현관문을 열고 닫을 수 있는 방식이다. 

서일홍 코가로보틱스 대표는 "기존의 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘은 자연어, 비전 등 다양한 응용에서 매우 높은 품질의 학습 결과를 보여주고 있으나, 모델의 크기가 기하급수적으로 커지고 있어, 이를 훈련하는 데에는 고가의 GPU가 필수적으로 활용되는 등 비용 부담이 높아지고 있다"며 "경량 인공지능 기술을 활용하여 온디바이스 로봇 환경에서 훈련 및 추론 과정을 모두 수행하는 기술을 개발했다는 의의가 있다"고 밝혔다.

로봇 석학이자 오사카대학 교수 출신인 마코토 가네코 박사는 “초차원 컴퓨팅이라는 새로운 AI 학습 방식을 로봇에 적용하여 실증함으로써 초차원 컴퓨팅(HDC)이라는 경량 AI 기술을 적용한 AI 로봇의 상용화 가능성을 보여주는 중요한 논문이다”라고 평가했다.

최현택 로봇학회회장은 “AI와 로봇의 핵심기술을 글로벌 빅테크 기업들이 독점하다시피 하고 있는 상황에서, 40년간 로봇을 연구하고 로봇학회회장과 뇌공학회 회장을 역임한 글로벌 석학 서일홍 박사와 HDC 분야 글로벌 학계를 선도하는 김예성 교수가 이번 논문을 ICRA에서 발표한 것은 대한민국 과학기술계의 AI·로봇 기술 수준을 알릴 수 있는 쾌거이자, HDC기술이 앞으로 현장 학습이 필요한 다양한 분야에 적용이 가능하다는 점을 보여주는 시금석”이라고 평가하였다.