- 딥러닝용 초소형 광자회로 구현, 빛을 가둬 연산하는 방식 도입
- 물리 분야 최고 학술지 ‘Physical Review Letters’에 게재
서울시립대학교(총장 원용걸) 전자전기컴퓨터공학부(지능형반도체학과 겸임) 박현희 교수와 서울대학교 전기정보공학부 박남규 교수, 유선규 교수가 공동으로 진행한 연구에서 빛을 이용한 연산 회로의 집적화에 성공했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 물리학 분야의 최고 권위를 자랑하는 학술지 ‘Physical Review Letters’에 게재되었다.
▲ (왼쪽부터) 서울시립대학교 박현희 교수, 서울대학교 유선규 교수, 박남규 교수
최근 무어의 법칙 종말로 대표되는 전자 기술의 물리적 한계 극복을 위해, 인공지능 및 양자컴퓨터 분야에서 빛을 연산에 활용하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이번 연구는 인공지능 및 양자컴퓨터 분야에서 빛을 연산에 활용하는 새로운 접근법을 제시하였다. 빛을 연산에 활용하면 추론, 분류, 회귀 등 인공지능이 제공하는 다양한 기능을 초고속, 저전력으로 수행할 수 있으며, 상온에서도 안정적인 양자 상태를 유지할 수 있어 양자컴퓨터용 회로 구현에 활용될 수 있다.
그러나 빛은 1초에 3억 미터라는 극한의 속도로 전파되기 때문에, 연산을 수행하기 위한 시스템의 크기 및 필요한 게이트의 수가 기하급수적으로 늘어나는 어려움이 있었다. N개의 뉴런으로 구성된 광학 신경망의 경우 그 크기는 N의 제곱(N^2)에 비례한다. 예를 들어 약 10⨉10 cm2 에 달하는 딥러닝용 광자회로의 경우 최대 천 개의 뉴런을 활용하는 연산만이 가능했다.
▲ 시간축에서 연산하는 광자 게이트 및 이를 이용한 빛의 상태 제어
이를 극복하기 위해 연구진은 공진기에 빛을 가두고, 매질의 상태를 바꿔주는 방식으로, 딥러닝 및 양자컴퓨터에 필요한 모든 연산이 가능함을 입증하였다. 시간축을 활용하는 해당 방식을 통해 10⨉10 cm2 크기의 회로에서 최대 백만개에 달하는 뉴런 연산이 가능함을 입증하였다.
▲ 여러 공진기와 이들의 결합으로 구성된, 시간축 연산 광자 집적회로
박현희 교수가 주도한 이번 연구는 공간축 상에서의 정보처리를 시간축 기반으로 대체함으로써 집적화를 이루는 데 성공하였다. 이에 따라 VLSI(Very Large Scale Integrated Circuit; 초대규모 집적회로) 수준으로 집적화된 광자회로의 구현이 가능해졌다. 박현희 교수는 “양자컴퓨터에 필요한 연산도 구현 가능하다는 점에서 향후 양자회로 구현에 초점을 맞추고자 한다.”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자 사업, 기초연구실 사업(BRL) 및 우수신진연구 사업과 서울대학교 창의선도 신진연구자 지원사업을 통해 수행되었다.
