Silicon Chip은 더 빠르고 에너지 효율적인 신호 처리를 위해 광 기반 신경망을 구현합니다.

• 연구원들이 빛 신호를 정확하게 확산시키는 실리콘 칩을 만들어 새로운 신경망 설계를 시연했습니다. 
• 빛은 전하로 인한 간섭을 제거하고 더 빠르고 더 멀리 이동할 수 있습니다. 

에너지 효율적이고 매우 컴팩트한 상호 연결을 개발하는 것은 통합 포토닉스의 주요 연구 목표였습니다. CMOS 장치의 효과적인 통신 및 고대역폭 크로스 칩 통신을 포함하여 광범위한 응용 분야를 보유하고 있습니다.

전 세계의 많은 과학자들이 인간의 두뇌를 모방하기 위해 인공 신경망 회로를 연구하고 있습니다. 그러나 기존의 반도체 회로 전기 배선은 고급 신경망에 필요한 매우 복잡한 라우팅을 처리할 수 없습니다.

최근 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)의 과학자들은 뇌와 같은 작은 격자 전체에 광학 신호를 정밀하게 확산시키는 실리콘 칩을 개발하여 새로운 신경망 설계를 시연했습니다.

인공 신경망은 이미지 처리, 문자 인식 및 데이터 예측을 포함하여 비선형 복잡한 문제를 학습하고 모델링하는 데 탁월한 기능을 보여주었습니다. 이제 연구팀은 전기 신호가 아닌 빛 신호를 사용하여 이러한 신경망을 구현했습니다.

전기 신호에 대한 빛의 장점

전기 신호 대신 빛을 사용하는 가장 큰 이유는 빛이 전하에 의한 간섭을 없애고 더 빠른 속도와 더 낮은 전력으로 더 긴 통신을 가능하게 하기 때문이다.

과학적 데이터 분석의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 양자 데이터 과학 조사, 외계 행성 검색, 자율 차량 제어 시스템 개발이 포함됩니다.

기존 컴퓨터는 코딩된 규칙이나 알고리즘을 통해 데이터를 처리하는 반면, 신경망은 뉴런이라는 처리 단위 간의 여러 연결에 의존합니다. 여러 층의 뉴런은 특정 작업을 수행하도록 훈련될 수 있습니다. 일반적으로 뉴로모픽 기계에는 크고 복잡한 신경망 구조가 포함되어 있습니다.

그들은 어떻게 광학 칩을 만들었나요?

새로운 실리콘 칩은 2개의 광도파관 층을 (수직으로) 쌓아 광 신호를 사용합니다. 이는 빛을 더 좁은 선으로 제한하여 빛 신호를 라우팅합니다. 보다 구체적으로 말하면, 도파관을 적층하면 혼선이 적고 손실이 적은 도파관 교차와의 긴밀한 통합이 가능합니다.

참고 자료:APL Photonics | 도이:10.1063/1.5039641 | NIST

3D 설계를 통해 복잡한 라우팅 방식이 가능하며, 추가 레이어와 통합되어 더욱 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 연구에서 그들은 각각 10개의 출력에 연결되는 10개의 입력이 있는 3D 그리드를 생성하는 적층형 도파관을 제시했습니다. 기본적으로 이는 총 100개의 수신기가 있는 피드포워드 신경망의 2개 계층 간 라우팅입니다.

광자 라우팅 매니폴드 | 출처: Chiles / NIST

그들은 질화규소를 사용하여 이러한 도파관(각각 두께가 400나노미터, 너비가 800나노미터)을 구축하고 이를 실리콘 웨이퍼에 제작했습니다. 또한 그들은 뉴런 간의 적절한(구성 가능한) 연결 수준을 사용하여 자동으로 신호 라우팅을 생성하는 전용 프로그램을 개발했습니다.

그런 다음 광섬유를 사용하여 레이저 광을 실리콘 칩에 전달했습니다. 목표는 빛의 전력이나 강도에 대한 분포 패턴에 따라 모든 단일 입력을 모든 출력으로 라우팅하는 것이었습니다. 다양한 수준의 전력은 회로 내에서 다양한 연결 수준과 패턴을 보여줍니다.

연구원들은 출력 강도를 제어하는 2가지 방식을 보여주었습니다 –

1. 균일:모든 출력이 동일한 전력을 수신합니다.
2. 종형 곡선 분포:대부분의 전력이 중간 뉴런으로 전달됩니다.

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결과를 정확하게 분석하기 위해 마지막 레이어에서 나오는 신호의 이미지를 만들었습니다. 출력은 오류율이 낮고 전력 분배가 정확했습니다. 1320나노미터 파장에서 균일한 종형 곡선 분포는 0.7 및 0.9dB의 평균 출력 전력 오류를 갖는 것으로 나타났습니다.