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韓國科學技術院開發出一款生成對抗網路(GAN)處理器

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科技產業資訊室 (iKnow) - Gloria 發表於 2020年4月14日

圖、韓國科學技術院開發出一款生成對抗網路(GAN)處理器

韓國科學技術院(KAIST)已經成功開發出一種低功耗,高效率且處理生成對抗網路(GAN)的AI晶片,稱之為生成對抗網路處理器(GAN Processing Unit)。

這種AI晶片能夠在行動基礎上快速處理繪圖合成和修補所需的算術運算。更重要的是,該單晶片能夠以低功耗和高效率實現影像辨識、推理、學習和決策,未來可望成為許多行動裝置中的AI晶片解決方案。

GAN可以定義透過AI技術產生偽造數據的深度學習網路,以及可以透過競爭學習模式區分哪一些是偽造數據的深度學習網路。但是現今該技術可能會導致人們難以區分哪一種是偽造數據,因為其已經應用於Deepfake,而且日益成為問題之所在。

現有的AI技術已經可用於辨別物體、推理、語音辨識、臉部辨識等。另一方面,卻也能夠採用具備生成和再生影像的GAN,以廣泛用於影像轉換,合成和修補以及各種在行動方面的應用。如今,各個產業和學術領域都非常關注該技術的多樣化功能性。

基本上,GAN這種新型網路是由多個深度神經網路組成,這與現有的深度學習網路不同,因此,提高運行速度並不容易,甚至在高解析度影像的情況下更需要大量運算能力來驅動。這意味著在運作能力和可用記憶體容量有限的行動裝置(例如:智慧型手機)上,不能僅僅通過軟體來實現網路。

既然如此,開發出具備GAN能力的AI晶片就變得很重要。現在根據韓國科學技術院研究團隊宣布,所開發的AI晶片的特點能夠在行動基礎上進行學習,同時能夠處理GAN等多列深度神經網路以及單個深度神經網路。簡單來說,該晶片能夠在行動裝置中自行學習GAN,而無需將數據傳輸到伺服器端。

該團隊通過該AI晶片成功建立了臉部校正系統,讓AI能夠修補出最接近真實情況的影像。根據其透過平板電腦拍攝的多張相片之中,該系統針對頭髮,眼鏡,眉毛等有關的17種特徵行進自動添加或修補,這對於未來行動裝置的在拍攝性能上有很大提升的作用。

還有,微軟與北京大學也正在合作開發利用GAN的Deepfake檢測器,期望能夠在GAN風潮下,強化深度學習能力。(720字)


參考資料:
Korean researchers develop AI chip to alter mobile device images. Biometrics News,2020/4/9
KAIST Develops Technology for AI-based High-resolution Image Creation. Business Korea , 2020/4/7
 

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