맥심이 자사의 신경망 MCU, MAX78000을 IoT 애플리케이션용 AI 기업인 아이집의 비주얼 웨이크 워드(VWW) 모델에 적용했다고 밝혔다. 저전력 네트워크는 빌딩 에너지 관리 및 스마트 보안 카메라 등 인체 감지용 배터리 구동식 IoT 시스템의 작동 시간을 늘린다. MAX78000 저전력 신경망 가속 기반 MCU는 기존 소프트웨어 솔루션 대비 1/100 미만의 에너지로 AI 추론을 실행하여 배터리 구동식 에지 AI 에플리케이션의 구동 시간을 개선한다.
맥심 MAX78000 MCU, 아이집 VWW 결합
저전력 IoT 시스템에 인체 동작 감지 기능 부여
맥심 인터그레이티드 코리아는 20일, 자사의 신경망 MCU, ‘MAX78000’을 사물인터넷(IoT) 애플리케이션용 인공지능(AI) 전문기업 아이집(Aizip)의 ‘비주얼 웨이크 워드(Visual Wake Words; VWW)’ 모델에 적용했다고 밝혔다.
▲ 맥심-아이집, IoT 애플리케이션에
AI 기반 인체 인식 기능 추가 [그래픽=맥심]
저전력 네트워크는 빌딩 에너지 관리 및 스마트 보안 카메라 등 인체 감지용 배터리 구동식 IoT 시스템의 작동 시간을 늘린다. MAX78000 저전력 신경망 가속 기반 MCU는 기존 소프트웨어 솔루션 대비 1/100 미만의 에너지로 AI 추론을 실행하여 배터리 구동식 에지 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, 아이집만의 설계 자동화 툴로 개발되어 85% 이상의 인체 인식 정확도를 구현했다.
저전력 MCU 시스템온칩(SoC)과 고효율 AI 모델 제품의 결합으로 추론 당 0.7mJ의 에너지로 인체 인식이 가능하다. 기존 소프트웨어 솔루션 및 IoT 인체 인식 솔루션과 비교해 100배 낮은 수치다. AA/LR6 배터리로 1300만 회의 추론 작업이 가능하다. 극도의 모델 압축을 통해 제한된 메모리의 저비용 AI 가속 기반 MCU와 합리적인 가격의 이미지 센서로 정확한 스마트 비전을 구현했다.
MAX78000 MCU를 설계한 로버트 머치셀(Robert Muchsel) 맥심 인터그레이티드 선임연구원은 “아이집은 레이어 당 양자화 역량을 활용해 스토리지 무게를 줄이고, 인체 인식을 위한 소형의 에너지 효율적인 모델을 구현했다”라며 “향후 다른 프로젝트에서도 아이집과 협력하길 기대한다”라고 밝혔다.