빛의 속도로 움직이는 AI: 유리 섬유가 실리콘 두뇌를 대체할 수 있을까?

연구진은 초고속 레이저 펄스를 사용하여 AI와 유사한 작업을 놀라운 속도와 효율성으로 수행하는 광학 컴퓨팅 시스템을 개발했습니다. 이 새로운 방식은 전자 장치를 능가하며 더 친환경적이고 빠른 기계로 가는 길을 열어줍니다. 출처: Shutterstock

전자 장치뿐만 아니라 빛을 사용하여 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하는 컴퓨터를 상상해 보세요. 핀란드 탐페레 대학교와 프랑스 마리 루이 파스퇴르 대학교의 두 연구팀은 빛과 광섬유를 사용하여 정보를 처리하는 새로운 방법을 시연하여 초고속 컴퓨터 개발의 가능성을 열었습니다.

탐페레 대학교의 박사후연구원 마틸드 하리 박사와 브장송 마리 루이 파스퇴르 대학교의 안드레이 에르몰라예프 박사가 수행한 연구는 얇은 유리 섬유 내부의 레이저 빛이 인공지능(AI)의 정보 처리 방식을 어떻게 모방할 수 있는지 보여주었습니다. 이들의 연구는 신경망에서 영감을 받은 접근 방식인 익스트림 러닝 머신(Extreme Learning Machine)이라는 특정 컴퓨팅 아키텍처를 연구했습니다.

"기존의 전자 장치와 알고리즘을 사용하는 대신, 강렬한 빛 펄스와 유리 사이의 비선형 상호 작용을 활용하여 계산이 이루어집니다."라고 하리와 에르몰라예프는 설명합니다.

기존 전자 기기는 대역폭, 데이터 처리량, 전력 소비 측면에서 한계에 다다릅니다. AI 모델은 점점 더 커지고 에너지 소모도 더 많아지며, 전자 기기는 특정 속도까지만 데이터를 처리할 수 있습니다. 반면 광섬유는 입력 신호를 수천 배 빠른 속도로 변환하고, 극도의 비선형 상호작용을 통해 미세한 차이까지 증폭시켜 식별 가능하게 만들 수 있습니다.

효율적인 컴퓨팅을 향하여

최근 연구에서 연구진은 펨토초 레이저 펄스(카메라 플래시보다 10억 배 더 짧음)와 사람 머리카락 몇 분의 1보다 작은 영역에 빛을 가두는 광섬유를 사용하여 광학 ELM 시스템의 작동 원리를 입증했습니다. 이 펄스는 매우 짧아 다양한 파장이나 색상을 포함할 수 있습니다.

이미지에 따라 상대 지연을 두고 이 펄스를 광섬유로 전송함으로써, 빛과 유리의 비선형 상호작용으로 변환된 광섬유 출력의 파장 스펙트럼이 손으로 쓴 숫자(인기 있는 MNIST AI 벤치마크에 사용되는 것과 유사)를 분류하기에 충분한 정보를 포함하고 있음을 보였습니다. 연구진에 따르면, 최고의 시스템은 1피코초 이내에 최첨단 디지털 방식에 근접한 91% 이상의 정확도에 도달했습니다.

주목할 점은 최상의 결과가 비선형 상호작용이나 복잡성의 최대 수준에서 발생하지 않았다는 것입니다. 오히려 섬유 길이, 분산(다른 파장 사이의 전파 속도 차이) 및 전력 수준 간의 섬세한 균형에서 발생했습니다.

"성능은 단순히 광섬유에 더 많은 전력을 공급하는 것만을 의미하지 않습니다. 빛이 처음에 얼마나 정밀하게 구조화되었는지, 다시 말해 정보가 어떻게 인코딩되었는지, 그리고 광섬유의 특성과 어떻게 상호 작용하는지에 달려 있습니다."라고 Hary는 말합니다.

이 연구는 빛의 잠재력을 활용함으로써 더욱 효율적인 아키텍처를 향한 길을 모색하는 동시에 새로운 컴퓨팅 방식을 향한 길을 열어줄 수 있습니다.

에르몰라예프는 "저희 모델은 분산, 비선형성, 심지어 양자 잡음이 성능에 어떻게 영향을 미치는지 보여주며, 차세대 하이브리드 광-전자 AI 시스템을 설계하는 데 중요한 지식을 제공합니다."라고 덧붙였다.

AI 및 광자학 분야의 협력 연구를 통해 광학적 비선형성 향상

두 연구팀은 비선형 빛-물질 상호작용 분야의 전문성을 국제적으로 인정받고 있습니다. 두 연구팀의 협력은 이론적 이해와 최첨단 실험 역량을 결합하여 다양한 응용 분야에 광학적 비선형성을 활용합니다.

"이 연구는 비선형 광섬유 분야의 기초 연구가 어떻게 새로운 컴퓨팅 접근 방식을 이끌어낼 수 있는지 보여줍니다. 물리학과 머신러닝을 결합함으로써 초고속 에너지 효율적인 AI 하드웨어를 향한 새로운 길을 열고 있습니다. " 라고 탐페레 대학교의 괴리 젠티 교수 와 마리 루이 파스퇴르 대학교의 존 더들리 교수, 다니엘 브루너 교수는 말했습니다.

이 연구는 비선형 광섬유와 응용 AI를 결합하여 새로운 유형의 컴퓨팅을 탐구합니다. 향후 연구 목표는 실험실 밖에서도 실시간으로 작동할 수 있는 온칩 광학 시스템을 구축하는 것입니다. 잠재적인 응용 분야는 실시간 신호 처리부터 환경 모니터링, 고속 AI 추론까지 다양합니다.

이 프로젝트는 핀란드 연구 위원회, 프랑스 국립 연구 기관, 유럽 연구 위원회의 자금 지원을 받았습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/06/250619090855.htm