기존 인공지능(AI) 학습을 통한 딥러닝의 속도를 넘어선 ‘초차원 연산’(HDC.Hyper Dimensional Computing)을 통한 새로운 AI 학습법이 세계 최초로 국내 연구진을 통해 실용화하여 주목을 받고 있다.

코가로보틱스와 대구경북과학기술원(DGIST)은 ‘국제 로봇 및 자동화 학술대회’(ICRA) 검증을 거쳐 14일 일본 요코하마에서 열리는 ICRA 연례 콘퍼런스에서 이런 내용이 담긴 논문을 공식 발표한다고 14일 밝혔다.

한양대 명예교수인 서일홍 대표이사를 포함한 코가로보틱스 연구진과 김예성 DGIST 교수 등 12명의 연구진이 이 논문을 공동 집필했다. 논문 제목은 '인간 두뇌에서 영감을 얻은 초차원 컴퓨팅; 바퀴 달린 로봇의 감각 운동 제어를 위한 경량 기호 학습'이다.

코가로보틱스는 “HDC를 활용한 AI 학습은 해외에서 일부 연구가 진행되고 있지만 이론 연구 단계를 넘어 실용화해 로봇 자율주행에 적용하고 세계적 학술대회에서 논문 발표한 사례는 세계 최초”라며 “딥러닝보다 빠른 꿈의 AI를 실용화한 것”이라고 설명했다. HDC는 인간 두뇌의 연산 방식을 모방한 것이 장점이다. 

초차원 벡터(Vector, 메모리 개념)에 모든 사물과 개념, 함수, 현상, 사건 등을 대응시키고, 이 벡터들을 서로 결합하는 간단한 계산을 통해 원하는 추론 결과를 도출하는 학습 방식이다. 다수 뉴런에 분산·저장하는 방식과 유사해 처리 속도가 딥러닝보다 빠른 것으로 알려졌다.

연구진에 따르면 HDC에 기반한 AI 학습 방법을 활용하면 딥러닝과 달리 적은 메모리와 단순한 계산만을 필요로 해 경량 AI나 온디바이스 AI를 구현한다는 점에서 핵심적 학습 방법으로 부상하고 있다. 이에 연구진은 사람의 개입 없이 주어진 목표를 자율적으로 학습할 수 있는 기술을 개발했다.

서일홍 대표는 “기존 딥러닝 기반의 AI 알고리즘은 높은 품질의 학습 결과를 보여주지만, 모델 크기가 기하급수적으로 커져 이를 훈련하는 데 고가의 그래픽처리장치(GPU)가 필수적으로 활용되는 등 비용 부담이 높아지고 있다”며 “경량 AI 기술을 활용해 온디바이스 로봇 환경에서 훈련·추론 과정을 모두 수행하는 기술을 개발했다는 의의가 있다”고 말했다.

아울러 코가로보틱스는 HDC AI 학습 방식을 자율주행 로봇뿐만 아니라 현관문 자동 개폐 등 다양한 분야로 확대 적용하고 있다고 밝혔다.