Photonic Neural Processor

이것은?

🎯 시뮬레이터 팁

📚 용어집

Photonic Neural Network

전기 신호(전자) 대신 광학 신호(광자)를 사용하여 계산을 수행하는 인공 신경망으로 빛의 속도 처리가 가능합니다.

Mach-Zehnder Interferometer (MZI)

광선을 두 개의 경로로 나누어 재결합시키는 광학 장치. 상대 위상을 제어함으로써 신경망에 필요한 행렬 연산을 수행할 수 있습니다.

Matrix Multiplication

입력 데이터가 가중치 행렬로 변환되는 딥 러닝의 핵심 수학적 연산입니다. 광 프로세서는 빛의 속도로 이 작업을 수행합니다.

Optical Nonlinearity

광도에 대한 물질의 비비례적 반응은 광자 신경망에서 활성화 기능을 구현하는 데 필수적이며 이 분야의 핵심 과제입니다.

Silicon Photonics

표준 반도체 제조법을 이용해 실리콘 칩에 광회로를 구축하는 기술로, 포토닉 프로세서의 대량 생산이 가능하다.

Wavelength Division Multiplexing

서로 다른 파장의 빛을 사용하여 동일한 광학 경로를 통해 여러 데이터 채널을 동시에 전송하여 처리량을 대폭 증가시킵니다.

Microring Resonator

광 신호를 필터링, 전환 및 변조할 수 있는 소형 원형 광 도파관으로, 광자 신경망에서 프로그래밍 가능한 가중치로 사용됩니다.

Phase-Change Material (PCM)

신경망 시냅스의 비휘발성 중량 저장을 위한 광자 시스템에 사용되는 결정 상태와 비정질 상태 사이를 전환할 수 있는 물질입니다.

Optical Computing

정보 처리를 위해 광자를 사용하는 컴퓨팅 패러다임으로, 전자 컴퓨팅에 비해 속도, 병렬성 및 에너지 효율성 측면에서 이점을 제공합니다.

Activation Function

신경망 출력에 적용되는 비선형 수학 함수입니다. 이를 전자 장치로 변환하지 않고 광학적으로 구현하는 것은 큰 과제입니다.

In-Situ Training

광학 계산의 매우 낮은 지연 시간을 통해 디지털 컴퓨터가 아닌 광자 하드웨어에서 직접 신경망을 훈련합니다.

Neuromorphic Photonics

생물학적 신경 처리를 모방하기 위해 빛 기반 뉴런과 시냅스를 사용하여 신경과학에서 영감을 받은 컴퓨팅과 포토닉스를 결합하는 분야입니다.

Photonic Integrated Circuit (PIC)

전자 집적 회로와 유사하게 단일 기판에 여러 광학 구성 요소(도파관, 변조기, 감지기)를 통합하는 칩입니다.

🏆 핵심 인물

Yichen Shen (2017)

실리콘 광자 칩에 56개의 프로그래밍 가능한 마하젠더 간섭계를 사용하여 최초의 온칩 광학 신경망을 시연한 2017년 MIT 팀을 이끌었습니다.

Dirk Englund (2024)

Quantum Photonics 및 AI 그룹의 MIT 교수가 나노초 미만 추론에서 92% 이상의 정확도를 달성하는 완전히 통합된 광 프로세서 시연(2024)

Marin Soljacic (2017)

2017년 선구적인 광신경망 연구를 공동 주도하고 광컴 컴퓨팅 아키텍처를 지속적으로 발전시킨 MIT 교수

Demetri Psaltis (1990s)

1990년대 Caltech에서 홀로그래피를 사용한 광학 신경망의 선구자로서 광 컴퓨팅의 이론적 토대를 마련했습니다.

Wolfram Pernice & Harish Bhaskaran (2019-2021)

광자 신경망을 위한 비휘발성 중량 저장을 가능하게 하는 상변화 물질 기반 광자 시냅스 개발

Bhavin Shastri & Paul Prucnal (2021)

뉴로모픽 포토닉스 및 스파이크 기반 광학 컴퓨팅에 대한 로드맵을 수립하는 영향력 있는 Nature Photonics 리뷰 발표

Gu Min (2025)

상하이 과학 기술 대학교에서 통합 광자 시냅스, 뉴런 및 멤리스터에 대한 포괄적인 검토를 주도했습니다.

🎓 학습 자료

Deep learning with coherent nanophotonic circuits
최초의 온칩 광학 신경망을 시연하는 획기적인 2017 Nature Photonics 논문
Photonic processor enables ultrafast AI computations
나노초 미만 추론 기능을 갖춘 완전 통합형 광자 AI 프로세서에 관한 2024년 Nature Photonics 논문
MIT News - Photonic Processor
완전히 통합된 광자 AI 컴퓨팅의 2024년 혁신에 대한 액세스 가능한 개요
Neuromorphic Photonics Review (arXiv)
포토닉 뉴로모픽 컴퓨팅의 기본 요소, 장치 및 기회에 대한 종합적인 검토

💬 학습자에게

AI 컴퓨팅의 미래는 더 빠른 전자 장치가 아니라 빛 그 자체일 수도 있습니다. 광자 신경 프로세서는 근본적인 변화를 나타냅니다. 열과 에너지 낭비를 생성하는 작은 전선을 통해 전자를 밀어내는 대신 빛의 속도로 계산되는 광학 회로를 통해 광자를 유도합니다. 단일 광자 칩은 전자 프로세서가 완료하는 데 마이크로초가 걸리는 작업을 나노초 안에 수행할 수 있습니다. AI 모델이 점점 더 커지고 전력 소모가 많아짐에 따라 포토닉 컴퓨팅은 지속 가능하고 초고속 인텔리전스를 향한 길을 제공합니다. 트랜지스터 혁명은 세상을 변화시켰습니다. 광자 혁명은 그것을 다시 바꿀 수 있습니다.