Yoo Hoi-Jun教授及其研究团队在韩国高级科学技术学院（凯斯特）以低功率和高效率的AI芯片处理剂的形式创建了一个生成的对抗网络处理单元（GANPU），韩国商业报告。
该研究于3月在旧金山举行的国际固态巡回赛会议（ESSCC）上发表。
根据研究人员的说法，AI芯片可以快速计算移动设备图像合成和恢复，并使用低功率和高效率来执行图像识别，推理，学习和确定。
生成的对抗网络（GAN）利用AI和深度学习来生成虚假数据，并以实际数据除外。该技术用于创造深层效果。 GAN是一种多功能技术，也可用于生成和再生图像，用于图像转换，合成和恢复，而传统的AI技术则用于对象识别，推理以及语音和面部识别。
生成对抗网络由多个深神经网络组成，这些神经网络需要多个过程才能操作高分辨率图像。这对于容量有限和内存的智能手机可能很难。
新的AI芯片可在移动设备上工作，并且可以处理多和单列深神经网络，而无需将数据发送到服务器。 KAIST团队还使用它来开发一个面部校正系统，具有17个功能，可以从照片，眼镜和眉毛等照片中添加或删除。
一个发展高粉检测器利用ganMicrosoft与北京大学合作由Microsoft进行了报道。
