韓国科学技術院（KAIST） の研究チームとスタートアップ「UX Factory」は、低電力でAIアルゴリズムを実行する半導体チップCNNP（CNNプロセッサ）、およびCNNPを用いた顔認識システム「K-Eye」を共同開発しました。
例えば、スマートフォンに差し込んだK-Eyeに自分の顔を検出・認識させ（指紋認証や虹彩認証なしに）自動販売機で飲料水を購入したり、車に装着し顔を認識するとキーがオープンになったり、警察官の胸元に装着しすれ違う人のデータを可視化したりなど、顔検出による多様な活用がデモ映像で示されます。
K-Eyeシリーズは、ウェアラブルタイプとドングルタイプの2種類から構成されています。ウェアラブルタイプは、首にぶら下げたり胸ポケットなどに装着することができBluetooth経由でスマートフォンやスマートウォッチなどで接続し操作することを可能にし、ドングルタイプ「K-EyeQ」はスマートフォンに差し込んで使用します。
K-Eyeは、アナログ処理とデジタル処理を組み合わせた顔検出センサー、アーキテクチャにおいて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を最適化することにより低い消費電力を達成しました。97％の精度を達成したにもかかわらず、GPUの消費電力は1/5000、0.62mWの消費電力で顔認識を行うことができたと述べます。
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