Los sistemas de reconocimiento facial están en el último grito de tecnológico, dentro del marco de la inteligencia artificial (IA) que es una de las tecnologías clave emergentes. Las empresas globales de TI están lanzando competitivamente las tecnologías más nuevas y la competencia se está calentando más que nunca. Sin embargo, la mayoría de las tecnologías de IA se enfocan en el software y sus velocidades de operación son bajas, lo que las convierte en un mal ajuste para los dispositivos móviles. Por lo tanto, muchas grandes empresas están invirtiendo en desarrollar chips de semiconductores para ejecutar programas de IA con bajos requerimientos de energía, pero a altas velocidades.
Un equipo de investigación liderado por el profesor Hoi-Jun Yoo del Departamento de Ingeniería Eléctrica ha desarrollado un chip de semiconductores, CNNP (CNN Processor), que ejecuta algoritmos de IA con una potencia ultrabaja, y K-Eye, un sistema de reconocimiento facial CNNP. El sistema fue realizado en colaboración con una empresa de reciente creación, UX Factory Co.
El sistema de reconocimiento facial K-Eye se compone de una serie de dos tipos: un tipo wearable y un tipo de llave de seguridad. El dispositivo de tipo portátil se puede utilizar con un teléfono inteligente a través de Bluetooth, y puede funcionar durante más de 24 horas con su batería interna. Los usuarios que cuelgan K-Eye en el cuello pueden comprobar convenientemente la información sobre la gente, usando su smartphone o un smartwatch, que conecta el K-Eye y permite a los usuarios acceder a una base de datos a través de sus dispositivos inteligentes. Un teléfono inteligente con K-EyeQ, el dispositivo tipo dongle, puede reconocer y compartir información sobre los usuarios en cualquier momento.
Al reconocer que un usuario autorizado está mirando su pantalla, el smartphone se enciende automáticamente sin una contraseña, huella digital o autenticación del iris. Dado que puede distinguir, gracias al sistema de reconocimiento facial, si una cara de entrada proviene de una fotografía guardada frente a una persona real, el smartphone no puede ser engañado por la fotografía del usuario.
La serie K-Eye además tiene otras características distintas. Puede detectar una cara al principio y luego reconocerla, y es posible mantener el estado «Siempre conectado» con bajo consumo de energía de menos de 1mW. Para lograr esto, el equipo de investigación propuso dos tecnologías clave: un sensor de imagen con detección de cara «Always-on» y el chip de reconocimiento facial CNNP.
La primera tecnología clave, el sensor de imagen «Always-on», para el reconocimiento facial, puede determinar si hay una cara en su rango de cámara. A continuación, puede capturar marcos y configurar el dispositivo para que funcione solo cuando exista una cara, reduciendo significativamente la potencia en espera. El sensor de detección de rostros combina el procesamiento analógico y digital para reducir el consumo de energía. Con este enfoque, el procesador analógico, combinado con la matriz de sensores de imagen CMOS, distingue el área de fondo de la zona que probablemente incluirá una cara, y el procesador digital solo detecta la cara en el área seleccionada. Por lo tanto, se vuelve eficaz en términos de captura de fotogramas, procesamiento de reconocimiento facial y uso de memoria.
La segunda tecnología clave, CNNP, alcanzó increíblemente un bajo consumo de energía al optimizar una red neuronal convolucional (CNN) en las áreas de circuitos, arquitectura y algoritmos. En primer lugar, la memoria incorporada en el CNNP está especialmente diseñada para permitir la lectura de datos tanto en dirección vertical como horizontal. En segundo lugar, tiene inmensa potencia computacional con 1024 multiplicadores y acumuladores que funcionan en paralelo y es capaz de transferir directamente los resultados temporales entre sí sin tener acceso a la memoria externa o la red de comunicación mediante un chip. En tercer lugar, los cálculos de convolución con un filtro bidimensional en el algoritmo CNN se aproximan en dos cálculos secuenciales de filtros unidimensionales para lograr velocidades más altas y un menor consumo de energía.
Con estas nuevas tecnologías, CNNP alcanzó un 97% de alta precisión, pero consumió solo 1/5000 de potencia de la GPU. El reconocimiento facial puede realizarse con solo 0,62 mW de consumo de energía, y el chip puede mostrar un rendimiento superior al de la GPU al utilizar más potencia.
Estos chips fueron desarrollados por Kyeongryeol Bong, un estudiante de Ph.D. alumno del profesor Yoo y presentado en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido (ISSCC) celebrada en San Francisco en febrero. El CNNP, que tiene el menor consumo de energía reportado en el mundo, ha conseguido una gran atención y ha llevado al desarrollo de la actual serie K-Eye para el reconocimiento facial.
El profesor Yoo dijo que «los procesadores de IA liderarán la era de la Cuarta Revolución Industrial con el desarrollo de este chip basado en la IA, esperando que, de este modo, Corea tome la delantera en la tecnología global de IA».
