과학자들은 빛을 이용해 인간의 뇌를 모방하는 컴퓨터 칩을 만들었습니다.

과학자들은 빛을 이용하여 인간의 뇌를 모방하는 컴퓨터 칩을 개발했습니다.

MIT 연구진은 전기 대신 빛을 사용하여 정보를 처리하는 뉴로모픽 광자 프로세서를 개발했습니다. 이 광학 칩은 생물학적 뉴런의 작동 방식을 모방하지만 빛의 속도로 작동하여 기존 실리콘 기반 프로세서보다 수천 배 더 빠르고 에너지 효율적인 인공지능 시스템을 구현할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 획기적인 기술은 마침내 인간 수준의 AI를 대규모 데이터 센터에서 벗어나 일상 기기에 구현할 수 있게 할 것입니다.

기존의 컴퓨터 칩은 수십억 개의 작은 트랜지스터를 켜고 끄는 방식으로 정보를 처리하고, 복잡한 회로를 통해 전류를 흐르게 합니다. 이 방식은 잘 작동하지만 근본적인 한계에 직면합니다. 실리콘을 통과하는 전자는 열을 발생시키고 전기 신호가 전파되는 속도에 제한을 받습니다. 이 칩은 엄청난 전력을 소모하며, 대형 AI 모델은 작은 도시에 전력을 공급할 만큼의 전력이 필요합니다. 반대로 인간의 뇌는 약 20와트, 즉 희미한 전구의 전력만 사용하여 훨씬 더 많은 정보를 처리합니다.

광 신경망 칩은 전자 대신 광자를 정보 운반체로 사용합니다. 빛줄기는 실리콘에 식각된 미세한 도파관을 통과하며, 이 도파관은 광선처럼 작동합니다. 교차점에서 마흐젠더 간섭계라는 장치가 빛줄기를 분리하고 위상을 바꾼 후 재결합합니다. 그 결과로 나타나는 간섭 패턴은 뉴런 간의 가중 연결에 해당하는 수학적 연산을 인코딩합니다. 광검출기 배열은 최종 빛 패턴을 네트워크의 출력을 나타내는 전기 신호로 다시 변환합니다.

빛 간섭의 물리학은 신경망의 핵심 수학적 연산인 행렬 곱셈을 자연스럽게 수행합니다. 여러 개의 빛줄기가 간섭계에서 결합되면 위상과 진폭을 기준으로 더해져 모든 빛줄기에 걸쳐 동시에 병렬 계산을 실행합니다. 손톱보다 작은 실리콘 광자 칩은 수천 개의 전자 트랜지스터가 필요한 계산을 빛이 칩을 통과하는 데 걸리는 피코초 만에 수행할 수 있습니다.

에너지 효율은 놀랍습니다. 이 칩은 작동 중 1밀리와트 미만의 전력을 소비하는데, 이는 현재 AI에 사용되는 GPU의 약 백만 분의 1에 해당합니다. 이러한 효율성은 빛의 근본적인 장점에서 비롯됩니다. 광자는 전자처럼 서로 상호작용하지 않으므로 전자 회로를 가열하는 저항 손실을 제거합니다. 이 칩은 냉각이 필요 없으며 실온에서 작동합니다. 이 기술을 기반으로 하는 완전한 AI 시스템은 기존 시스템에서는 몇 분 만에 소모되는 추론 작업을 수행하면서 배터리 전력으로 며칠 동안 작동할 수 있습니다.

테스트 결과 놀라운 성능을 보여주었습니다. 연구진은 광자 칩이 이미지 인식을 수행하도록 프로그래밍하여 95%의 정확도로 손으로 쓴 숫자를 분류하고, 동급의 전자 신경망보다 100배 빠르게 작동하도록 했습니다. 이 칩은 이론적 한계에 근접하는 속도로 텍스트를 압축하고 분석하여 언어 처리 작업을 성공적으로 수행했습니다. 가장 놀라운 점은 간섭계가 광선을 분할하고 결합하는 방식을 조정하는 것만으로 하드웨어 수정 없이 이러한 다양한 작업을 처리할 수 있다는 것입니다.

제조 공정은 기존 반도체 제조 기술을 활용합니다. 이 칩은 광 신호가 이미 광섬유 네트워크를 통해 데이터를 전송하는 통신용으로 개발된 것과 동일한 실리콘 포토닉스 기술을 사용하여 제작됩니다. 즉, 새로운 제조 공정을 개발하지 않고도 생산 규모를 빠르게 확장할 수 있습니다. 통신 포토닉스를 넘어선 주요 추가 기술은 대형 간섭계 어레이와 신경망 작동에 최적화된 특수 광검출기 설계입니다.

MIT의 개발 연구소는 이러한 칩의 특성을 평가하는 데 사용되는 광학 테스트 벤치에 미국 국기가 장착되어 있으며, 뉴로모픽 포토닉스 분야의 선두를 달리고 있습니다. 연구팀은 현재 약 1,000개의 뉴런으로 구성된 네트워크로 제한된 신경망의 크기를 확장하기 위해 노력하고 있습니다. 생물학적 뇌는 수십억 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 소규모 AI 모델조차도 수백만 개의 뉴런을 사용합니다. 대규모 광 신경망을 구현하려면 광원 안정성, 광 손실 관리, 3차원 칩 통합 등의 과제를 해결해야 합니다.

이러한 애플리케이션은 엣지 컴퓨팅에 혁신을 일으켜 스마트폰, 자율주행차, 로봇, IoT 기기에 강력한 AI를 제공할 수 있습니다. 광자 AI 칩이 장착된 자율주행차는 카메라 영상을 처리하고 밀리초 단위의 응답 시간으로 내비게이션 결정을 내리면서도 최소한의 배터리 전력을 소모할 수 있습니다. 의료 영상 기기는 시술 중에 실시간으로 스캔 데이터를 분석할 수 있습니다. 스마트폰은 클라우드 연결 없이도 로컬에서 정교한 언어 모델을 실행할 수 있습니다. 이 기술은 화려한 검색 엔진이 아닌 진정한 지능을 갖춘 AI 도우미를 가능하게 하고, 단순한 검색 엔진이 아닌 반응형 검색 엔진을 가능하게 할 수 있습니다.

클라우드에 의존하기보다는 안전하고 프라이빗합니다. 광자 지능 시대가 도래하면서 AI가 전기처럼 어디에나 존재하고 접근 가능한 세상이 될 것으로 기대됩니다.

📊 데이터 출처: MIT / Nature Photonics (2024)

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출처: https://www.facebook.com/ItisaScience/posts/pfbid0244GQfa9J1c4Jn4m8fDEcyfpatpzxTSqrMBc87h3SqkKCWDzUs81Jxukw3WApPw9l