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2019년 3월 13일 수요일

초저전력 칩을 이용한 군집 로봇



(A robotic car controlled by an ultra-low power hybrid chip is shown in an arena to demonstrate its ability to learn and collaborate with another robot. Credit: Allison Carter, Georgia Tech)


 조지아 공대의 과학자들이 밀리와트(mW) 수준의 전력만으로 주볌 환경을 인지하고 스스로 학습할 수 있는 주문형 반도체 application-specific integrated circuit (ASIC)를 개발했습니다. 이 연구는 손바닥 크기의 작은 로봇을 자율적으로 움직일 수 있게하는 프로세서와 모터, 그리고 센서 시스템으로 이뤄져 있습니다. 


 DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency)(DARPA)를 비롯한 여러 기관에서 지원을 받은 연구팀은 65nm 공정에서도 충분한 성능을 낼 수 있는 신경망 IC 알고리즘(neural network IC accommodates both model-based programming and collaborative reinforcement learning)과 프로세서를 개발했습니다. 


 이미 강력한 인공지능 알고리즘이 많이 개발되어 있지만, 작은 미니 로봇에 탑재하기에는 너무 많은 전력을 소비한다는 문제점이 있었습니다. 또 비용도 상당히 비싼 편입니다. 연구팀이 개발한 ASIC 칩은 10-100MHz의 느린 속도로 작동하지만 여러 로봇이 환경을 인지하고 서로 협력해 임무를 수행할 수 있습니다. 칩의 비용도 매우 저렴할 뿐 아니라 전력 소모도 밀리와트 급으로 적어 작은 로봇이 배터리를 낭비하지 않고 효율적으로 모터에 전기를 공급할 수 있도록 도와줍니다. 모터 역시  micro-electromechanical (MEMS)으로 작은 건전지로도 몇 시간 동안 작동이 가능합니다. 


 이 로봇들은 2019 국제고체회로설계학회(ISSCC: IEEE International Solid-State Circuits Conference)에 발표되었습니다. 65nm 공정으로도 1.1-9.1 TOPS/W의 성능을 구현했다는 점이 흥미로운데, 더 미세한 공정을 적용하면 상당한 수준의 인공지능 군집 로봇 개발이 가능하지 않을까 생각됩니다. 


 참고 


Ningyuan Cao, Muya Chang, Arijit Raychowdhury, "A 65 nm 1.1-to-9.1 TOPS/W Hybrid-Digital-Mixed-Signal Computing Platform for Accelerating Model-Based and Model Free Swarm Robotics." (2019 IEEE International Solid-State Circuits Conference).




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