스마트폰에서도 알파고가 작동할 수 있는 시대가 조만간 펼쳐질 것으로 보인다.

과학기술정보통신부는 유회준 한국과학기술원(KAIST) 교수 연구팀이 심층 강화학습을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 첨단 인공지능 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

심층 강화학습은 인공지능이 주어진 환경에서 얻은 경험으로 스스로 답안을 도출하면 인간이 피드백을 주는 알고리즘으로, 구글 딥마인드에서 개발한 바둑 인공지능 '알파고'에서 활용됐다.

심층 강화학습 알고리즘은 정답이 주어지지 않은 상황에서 최적의 답을 빠르게 찾기 위해 신경망 여러 개를 동시에 사용하는 특징이 있다.

하지만 신경망이 복잡하게 얽혀있고 대규모 데이터를 처리해야 하기 때문에 메모리가 적은 노트북, 스마트폰 등에서는 구현이 불가능했다.

이에 따라 연구팀은 모바일 기기 등에서도 심층 강화학습이 가능하도록 기존 대비 성능이 우수하고 전력효율이 2배 이상 높은 인공지능 반도체 기술 'OmniDRL'을 개발했다.

심층 강화학습 성능 비교 연구에서 활용하는 '인간형 로봇 적응 보행 시스템'에 'OmniDRL'을 적용해보니 'OmniDRL'이 연결되지 않았을 때보다 7배 이상 빠른 속도로 적응 보행이 가능했다.

유회준 교수는 "이번 연구는 반도체 한 개가 심층 신경망을 높은 압축을 유지한 상태로 추론 및 학습을 가능하게 했으며 소수점 연산이 가능한 인공지능 반도체 기술을 개발했다는 점에서 의미가 크다"면서 "향후 지능형 로봇 조종, 자율주행 드론, 게임 등 다양한 분야에 응용이 가능할 것으로 기대한다"고 말했다.

송경희 과기정통부 인공지능기반정책관은 "과기정통부는 앞으로 지난해 착수한 1조원 규모의 인공지능 반도체 연구개발을 지속 지원하는 등 인공지능 반도체 분야에 대한 투자를 지속 확대해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

이번 연구는 지난 6월 14일부터 19일까지 열린 반도체 분야 학회 'IEEE VLSI 기술 및 회로에 대한 심포지엄(VLSI Symposia)'에서 우수 논문으로 선정되며 큰 주목을 받았다.