실리콘 칩, 빛 기반 신경망 구현으로 더 빠르고 에너지 효율적인 신호 처리 실현

• 연구진, 빛 신호를 정밀하게 분산하는 실리콘 칩 제작으로 새로운 신경망 설계 시연
• 빛이 전기 전하 간섭 제거, 더 빠르고 멀리 이동 가능

에너지 효율적이고 고도로 집적된 상호연결(interconnect) 개발은 집적 포토닉스(integrated photonics)의 핵심 연구 목표였습니다. 효과적인 통신과 CMOS 기기 내 고대역폭 칩 간 통신 등 광범위한 응용이 있습니다.

전 세계 많은 과학자들이 인간 뇌를 모방하는 인공 신경망 회로 연구에 매진해왔습니다. 그러나 반도체 회로의 전통적인 전기 배선은 고급 신경망에 필요한 극도로 복잡한 라우팅을 처리할 수 없습니다.

최근 미국 국립표준기술연구소(NIST) 과학자들이 작은 뇌 같은 그리드에 광학 신호를 정밀하게 확산하는 실리콘 칩을 개발해 새로운 신경망 설계를 시연했습니다.

인공 신경망은 이미지 처리, 문자 인식, 데이터 예측 등 비선형 복잡 문제 학습과 모델링에 탁월한 능력을 보였습니다. 이제 연구팀이 전기 신호 대신 빛 신호를 사용해 이러한 신경망을 구현했습니다.

전기 신호 대비 빛 신호의 장점

전기 신호 대신 빛을 사용하는 주된 이유는 빛이 전기 전하로 인한 간섭을 제거해 더 긴 통신거리, 더 높은 속도, 더 낮은 전력으로 달성할 수 있기 때문입니다.

과학적 데이터 분석 성능을 향상시킬 수 있습니다. 양자 데이터 과학 연구, 외계행성 탐색, 자율주행차 제어 시스템 개발 등이 포함됩니다.

전통적 컴퓨터는 코딩된 규칙이나 알고리즘으로 데이터를 처리하지만, 신경망은 뉴런이라 불리는 처리 단위 간 다중 연결에 의존합니다. 뉴런의 다중 레이어는 특정 작업 수행하도록 훈련될 수 있습니다. 일반적으로 뉴로모픽 기계는 거대하고 복잡한 신경망 구조를 포함합니다.

광학 칩은 어떻게 구축했나?

새 실리콘 칩은 2개 포토닉 웨이브가이드 레이어를 수직으로 적층(stacking)해 빛 신호를 사용합니다. 이는 빛을 더 좁은 선으로 가둬 빛 신호를 라우팅합니다. 구체적으로 웨이브가이드 적층은 낮은 크로스토크(cross-talk)와 낮은 손실 웨이브가이드 교차로 밀집 통합을 가능하게 합니다.

참조: APL Photonics | doi:10.1063/1.5039641 | NIST

3D 설계로 복잡한 라우팅 스킴이 가능하며, 더 복잡한 작업 수행을 위해 추가 레이어와 통합할 수 있습니다.

이 작업에서 10개 입력이 각각 10개 출력에 연결되는 3D 그리드를 생성하는 적층 웨이브가이드를 제시했습니다. 기본적으로 총 100개 수신기를 가진 피드포워드 신경망 2개 레이어 간 라우팅입니다.

포토닉 라우팅 매니폴드 | 크레딧: Chiles / NIST

실리콘 나이트라이드(silicon nitride)로 이 웨이브가이드들을 구축했습니다(각각 400나노미터 두께, 800나노미터 너비). 실리콘 웨이퍼 위에 제작했습니다. 뉴런 간 적절한(구성 가능한) 연결 수준으로 신호 라우팅을 자동 생성하는 전용 프로그램도 개발했습니다.

그 후 광섬유로 레이저 빛을 실리콘 칩으로 유도했습니다. 목표는 빛 파워 또는 강도 분포 패턴을 따라 모든 단일 입력을 모든 출력으로 라우팅하는 것이었습니다. 서로 다른 파워 레벨은 회로 내 다른 연결도와 패턴을 보여줍니다.

연구진은 출력 강도 제어 2가지 스킴을 보였습니다:

1. 균일(Uniform): 모든 출력이 같은 파워 수신
2. 벨 커브 분포(Bell Curve distribution): 대부분의 파워가 중간 뉴런으로 전송

참고: 양자 컴퓨팅 가능케 할 새로운 형태의 빛

결과를 정밀 분석하기 위해 마지막 레이어에서 나오는 신호 이미지를 만들었습니다. 출력은 낮은 오류율과 정밀한 파워 분포를 보였습니다. 1,320나노미터 파장에서 균일 분포와 벨 커브 분포의 평균 출력 파워 오차는 각각 0.7, 0.9 dB였습니다.