EU 지원 연구원들은 통합 광학 컨볼루션 신경망의 진화양상을 살펴보고, 최첨단 성능을 넘어서기 위한 두 가지 대안적 접근 방식을 제시함
(연구배경) 지난 몇 년 동안 인지적 이미지 및 비디오 처리를 위한 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 엄청나게 증가함
- 이 분야에서 향상된 성능을 달성하기 위해 과학자들은 이미지 인식 및 픽셀 데이터 처리 작업에 사용되는 딥 러닝 알고리즘을 위한 네트워크 아키텍처 유형인 CNN(컨볼루션 신경망)에 중점을 두었음
- CNN은 향상된 성능을 제공하지만 훨씬 더 많은 전력과 메모리를 소비하므로 연구자들은 CNN을 향상시키기 위한 방법으로 포토닉스를 사용하기 시작함
EU의 NEoteRIC 및 PROMETHEUS 프로젝트가 지원하는 새로운 연구는 이제 CNN 구현을 위한 통합 광자 뉴로모픽 아키텍처의 급변하는 양상을 조명함
- CNN은 입력 데이터로부터 계층적 표현을 자동으로 학습하도록 설계되었으며, 더 깊이 만들어지고 훈련가능한 매개변수가 더 많이 제공될수록 성능이 더 좋아짐
그러나 ‘EurekAlert!’ 보도자료 설명에 따르면 이러한 개선은 전력 소비와 메모리 요구사항이 훨씬 높아지게 됨
- 다중 칩과 병렬 처리를 사용하여 이 문제를 해결하려는 시도는 에너지 사용량을 더욱 증가시키는 등 해당 시스템을 스케일업하는 것은 재정적 비용과 생태학적 영향에 대한 우려를 수반함
해결책은 향상된 데이터 전송 및 처리를 위해 빛의 특성을 활용하는 능력을 갖춘 포토닉스에 있음
- 동 연구는 초고속 이미지 처리라는 까다로운 분야를 다루는 현재 통합 광자 CNN의 개요를 제공함
- CNN으로 작동하는 광자 코어를 분석하여 기존 신경망의 기능이나 급증하는 기능을 다룸
이 연구는 신경망 개념을 단순히 광학 영역으로 직접 전달하는 것이 아니라 빠르게 변화하는 이 분야에 대한 다른 관점을 제공함으로써 두 가지 대안적인 광자 접근 방식을 제시함
- 이 두가지 접근 방식은 광자, 디지털 전자 및 이벤트 기반 생체 영감 처리를 결합하여 각각의 장점을 최대한 활용함
- 연구 보고서에 따르면 이러한 접근 방식은 현실적이고 확장가능한 기술에 의존하면서 최첨단 성능 이상의 성능을 제공할 수 있음
첫 번째 접근방식은 광자 통합 플랫폼과 광 스펙트럼 슬라이싱 기술을 기반으로 함
- 복잡한 회로나 이미지 전처리를 없애고 색상과 패턴을 기준으로 이미지를 여러 부분으로 분리한 다음 이미지에서 중요한 특징을 추출하는 특수 필터를 사용함
- 이 접근방식을 사용하면 기계가 확장 가능해지며, 이는 더 크고 복잡한 이미지를 처리할 수 있음을 의미함
- 이 방법은 빛을 감지하고 신호를 처리하는 데 소량의 에너지만 필요하므로 전력 소모가 매우 적으며, 지연 없이 즉시 작동하므로 실시간으로 이미지를 처리할 수 있음
두 번째 접근방식은 소형화된 스파이킹 레이저 뉴런과 심층 아키텍처에서 비감독 생체 영감 훈련을 결합한 생체 동형 경로를 따름
- 레이저 뉴런은 생물학적 뉴런의 스파이크 동작을 시뮬레이션하여 노이즈에 대한 견고성을 제공함
- 비감독 생체 영감 훈련은 데이터에서 의미 있는 특징을 자동으로 추출하여 명시적인 레이블 없이 패턴 인식을 가능하게 함
- 포토닉스 기반 정보 처리는 에너지 효율성을 제공함
- 이러한 기술을 활용함으로써 노이즈 복원력과 전력 소비 감소를 달성할 수 있음
NEoteRIC
- NEuromorphic Reconfigurable Integrated photonic Circuits as artificial image processor
- 펀딩 : H2020 - Industrial Leadership
- 기간 : 2020.01.01.~2023.12.31.
- 예산 : 약 400만 유로 (EU 지원 100%)
- 총괄 : Universitat politecnica de Valencia (스페인)
PROMETHEUS
- PROgraMmable integrated photonic nEuromorphic and quanTum networks for High-speed imaging, communications and sEcUrity applicationS
- 펀딩 : Horizon Europe – Cluster 4
- 기간 : 2022.09.01.~2025.08.31.
- 예산 : 약 383만 유로 (EU 지원 100%)
- 총괄 : IPRONICS PROGRAMMABLE PHOTONICS, SL (스페인)
