KAIST表示，电气工程与计算机科学系的Park Jongse教授研究团队近日在阿根廷布宜诺斯艾利斯举行的“2024国际计算机结构研讨会（ISCA）”上，凭借论文《用于自主系统视频分析的连续学习加速技术》获得了最佳研究记录物奖。


基于自主系统的连续学习运算作业流程示意资料。KAIST提供

基于自主系统的连续学习运算作业流程示意资料。KAIST提供

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ISCA是计算机体系结构领域最具权威性的国际学会。今年共有423篇论文提交至ISCA，其中被录用的论文为83篇（录用率19.6%）。


最佳研究记录物奖由ISCA综合考虑研究记录物的创新性、可用性及影响力等因素进行评选。


研究团队首次开发了用于加速作为自适应人工智能基础技术的“连续学习”的神经网络处理器（NPU）结构及端侧设备软件系统，并因其以开源形式公开的代码和数据等完成度高而获得了积极评价。


仅利用设备内置的人工智能芯片等端侧设备资源，实现“自适应人工智能”是该研究团队的主要研发成果。


研究结果有望在以软件定义汽车（Software-Defined Vehicles）、软件定义机器人（Software-Defined Robots）为代表的未来出行环境中，用于构建端侧人工智能系统等多个领域。


（自左起）KAIST 计算机系教授 Park Jongse、博士研究生 Kim Yunseong、博士研究生 Oh Changhoon。KAIST 提供

（自左起）KAIST 计算机系教授 Park Jongse、博士研究生 Kim Yunseong、博士研究生 Oh Changhoon。KAIST 提供

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Park Jongse教授表示：“通过本次研究，我们证明了仅依靠端侧设备资源也能实现自适应人工智能，具有重要意义。今后也将持续开展面向端侧人工智能的软硬件研究。”


另一方面，本研究得到了韩国研究财团优秀青年研究者支援项目、信息通信规划评价院（IITP）、大学信息通信技术研究中心（ITRC）、人工智能研究生院支援项目、人工智能半导体研究生院支援项目的资助。


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本研究由KAIST电气工程与计算机科学系学生Kim Yunseong、Oh Changhun、Hwang Jinwoo、Kim Wonwoong、Oh Seongryong、Lee Yubin，Meta的Hardik Sharma博士，Google Deepmind的Amir Yazdanbakhsh博士，以及KAIST电气工程与计算机科学系的Park Jongse教授共同参与。


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