삼성전자, 차세대 시스템 반도체 적용 가능한 AI 연구 집중

삼성전자가 1일(현지시간) 캐나다 몬트리올에 위치한 밀라 연구소 건물로 ‘종합기술원 몬트리올 AI 랩(이하 몬트리올 AI 랩)’을 확장이전하며 미래 인공지능 분야의 근원적 혁신기술 연구를 강화합니다.

*밀라연구소: Mila, Montreal Institute for Learning Algorithms

세계적 인공지능 전문 연구기관 캐나다 밀라연구소 입성

밀라 연구소는 딥러닝분야의 세계 3대 석학 중 한 명인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수를 주축으로 몬트리올大, 맥길大 연구진, 그리고 글로벌 기업의 AI 개발자가 협력하는 세계적 딥러닝 전문 연구기관입니다. 삼성전자는 이번에 한국 기업으로는 최초로 밀라연구소 건물에 입주했습니다.

삼성전자는 이번 확장이전과 함께 밀라 연구소 소속 사이몬 라코스테 줄리앙(Simon Lacoste-Julien, 몬트리올大) 교수를 영입해 몬트리올 AI 랩장에 선임했습니다.

온디바이스 AI, 딥러닝 등 인공지능 분야 근원적 혁신기술 연구 강화

삼성전자는 ‘몬트리올 AI 랩’에서 비지도 학습(Unsupervised Learning) 및 생성적 적대신경망(GANs, Generative Adversarial Networks)을 기반으로 새로운 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘과 온디바이스 AI(On-Device AI) 등 혁신기술 연구에 집중할 계획입니다.

삼성전자는 또한 연구개발 인력을 몬트리올 현지에 지속 파견하며 ‘몬트리올 AI 랩’을 선행 인공지능 연구 전문가 양성 거점으로도 활용할 계획입니다.

삼성전자 종합기술원은 ’14년부터 업계 최초로 요슈아 벤지오 교수와 협력해 인공지능 핵심 알고리즘을 개발하고 있으며 ’17년부터는 음성인식 관련 공동논문도 매년 발표하고 있습니다.

요슈아 벤지오 교수는 “삼성전자와 깊은 신뢰를 바탕으로 의미 있는 연구 성과를 만들어 왔다”며, “밀라 연구소에 개소한 몬트리올 AI 랩은 인공지능 분야의 기술적 난제를 극복하는데 서로 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했습니다.

삼성전자 종합기술원은 차세대 인공지능 기술 개발을 위해 요슈아 벤지오 교수 외에도 얀 르쿤 교수(Yann LeCun, 뉴욕大), 리차드 제멜 교수(Richard Zemel, 토론토大) 등 세계적인 석학과도 협력하고 있습니다.

요슈아 벤지오 교수와 얀 르쿤 교수는 ’19년 3월 딥러닝 분야 연구 업적을 인정받아 컴퓨터 과학분야의 노벨상으로 불리는 ‘튜링 어워드(Turing Award) ‘ 수상자로 선정되기도 했습니다.

삼성전자 종합기술원 황성우 부원장은 “종합기술원은 시스템 반도체에 적용되는 인공지능 연구에 집중할 계획이다”며 “몬트리올 AI 랩을 통해 인공지능 이론, 차세대 딥러닝 알고리즘 등 향후 10년을 책임질 근원적 혁신 연구를 강화할 것”이라고 밝혔습니다.

[참고]

□ 삼성전자 종합기술원-요슈아 벤지오 교수 공동집필 논문
① A Highly Adaptive Acoustic Model for Accurate Multi-dialect Speech
Recognition (ICASSP, 2019)
② Dynamic Frame Skipping for Fast Speech Recognition in Recurrent
Neural Network Based Acoustic Models (ICASSP, 2018)
③ Dynamic Layer Normalization for Adaptive Neural Acoustic Modeling
in Speech Recognition (INTERSPEECH, 2017)

□ 비지도 학습(Unsupervised Learning)
– 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 알아내는 알고리즘으로, 정답을 모르는 데이터로 학습 하는 것. 명시적 정답이 주어진 상태에서 학습하는 지도학습(Supervised Learning)과 차이가 있음

□ 생성적 적대신경망 (GANs, Generative Adversarial Networks)
– 학습 주체를 생성자(generator)와 구분자(discriminator)의 서로 대립하는 관계로 설정하여, 경쟁을 통해 데이터를 생성하고 학습하는 방법론으로 딥러닝 알고리즘 중 하나