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서울시립대는 電子電氣컴퓨터工學部(知能型半導體學科 兼任) 박현희 敎授와 서울대 電氣情報工學部 박남규 敎授, 유선규 敎授가 共同으로 進行한 硏究에서 빛을 利用한 演算 回路의 集積化에 成功했다고 밝혔다. 이 硏究 結果는 物理學 分野의 最高 權威를 자랑하는 學術誌 ‘Physical Review Letters’에 揭載되었다.

最近 무어의 法則 終末로 대표되는 電子 技術의 物理的 限界 克服을 위해, 人工知能 및 量子컴퓨터 分野에서 빛을 演算에 活用하려는 硏究가 活潑하게 進行되고 있다. 이番 硏究는 人工知能 및 量子컴퓨터 分野에서 빛을 演算에 活用하는 새로운 接近法을 提示하였다. 빛을 演算에 活用하면 推論, 分類, 回歸 等 人工知能이 提供하는 다양한 機能을 超高速, 低電力으로 遂行할 수 있으며, 常溫에서도 安定的인 兩者 狀態를 維持할 수 있어 量子컴퓨터龍 回로 具現에 活用될 수 있다.

그러나 빛은 1秒에 3億 미터라는 極限의 速度로 傳播되기 때문에, 演算을 遂行하기 위한 시스템의 크기 및 必要한 게이트의 數가 幾何級數的으로 늘어나는 어려움이 있었다. N個의 뉴런으로 構成된 光學 神經網의 境遇 그 크기는 N의 제곱(N^2)에 比例한다. 例를 들어 約 10?10 cm2에 達하는 딥러닝龍 光子回路의 境遇 最大 千 個의 뉴런을 活用하는 演算만이 可能했다.

이를 克服하기 위해 硏究陣은 共振器에 빛을 가두고, 媒質의 狀態를 바꿔주는 方式으로, 딥러닝 및 量子컴퓨터에 必要한 모든 演算이 可能함을 立證하였다. 時間軸을 活用하는 該當 方式을 통해 10?10 cm2 크기의 回路에서 最大 百萬個에 達하는 뉴런 演算이 可能함을 立證하였다.

박현희 敎授가 主導한 이番 硏究는 空間軸 上에서의 情報處理를 時間軸 基盤으로 代替함으로써 集積化를 이루는 데 成功하였다. 이에 따라 VLSI(Very Large Scale Integrated Circuit; 超大規模 集積回路) 水準으로 集積化된 光子回路의 具現이 可能해졌다. 박현희 敎授는 “量子컴퓨터에 必要한 연산도 具現 可能하다는 點에서 向後 兩者回로 具現에 焦點을 맞추고자 한다.”고 말했다.

이番 硏究는 科學技術情報通信部 中堅硏究者 事業, 基礎硏究실 事業(BRL) 및 優秀新進硏究 事業과 서울大學校 創意先導 新進硏究者 支援事業을 통해 遂行되었다.  

▶에듀東亞 장진희 記者 cjh0629@donga.com

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