빛의 속도로 AI를 가속화: 초고속 광학 프로그래밍 가능한 비선형 활성화 함수 개발

벨그레이드 대학교와 테살로니키 아리스토텔레스 대학교 공동 연구진이 광자 기술을 이용한 초고속, 프로그래밍 가능한 비선형 활성화 함수를 개발하여 AI 연산 속도와 에너지 효율을 획기적으로 향상시켰습니다. 10GHz의 고속 처리와 pJ~수백 fJ 수준의 낮은 에너지 소비는 AI의 미래를 혁신적으로 바꿀 가능성을 보여줍니다.

빛의 속도로 AI를 가속화: 초고속 광학 프로그래밍 가능한 비선형 활성화 함수 개발

인공지능(AI) 시대, 막대한 연산량은 늘 우리의 발목을 잡습니다. 더 빠르고, 더 효율적인 AI를 향한 갈증은 날이 갈수록 커지고 있습니다. 이러한 상황에서 벨그레이드 대학교와 테살로니키 아리스토텔레스 대학교 공동 연구팀이 발표한 연구 결과는 주목할 만합니다. 바로 광자 기술을 활용한 초고속 프로그래밍 가능한 비선형 활성화 함수 개발입니다!

혁신적인 광학 기술: 한계를 뛰어넘다

기존의 전자 기반 AI 시스템은 에너지 소비가 크고 연산 속도에 한계가 있습니다. 하지만 이번 연구에서 제시된 기술은 Fabry-Perot 레이저 다이오드(FP-LD) 를 이용하여 이러한 한계를 극복합니다. 25ps(피코초) 만큼 짧은 폭의 광 펄스에 대한 비선형 반응의 풍부함과 프로그래밍 가능성을 실험적으로 증명하였습니다. 이는 마치 빛의 속도로 AI 연산을 수행하는 것과 같습니다.

실제 환경에서의 검증: 10GHz의 놀라운 속도

단순한 이론에 그치지 않고, 연구팀은 10GHz의 반복률로 무작위 데이터 패턴을 사용한 실제 훈련 시나리오에서 이 기술을 테스트했습니다. 그 결과, 시그모이드 유사 및 역 PReLU 유사 경향을 보이는 다양한 활성화 함수를 성공적으로 구현했습니다. 이는 광자 신경망의 실용성을 한층 더 높이는 획기적인 결과입니다.

에너지 효율의 극대화: pJ에서 수백 fJ까지

또한 이 기술은 에너지 효율 면에서도 놀라운 성과를 보여줍니다. 활성 요소의 매우 낮은 정적 전력 소비 덕분에 비선형 연산당 pJ(피코줄)에서 수백 fJ(펨토줄) 수준의 에너지 소비를 달성했습니다. 이는 기존 기술 대비 압도적인 에너지 효율 향상을 의미합니다. 추가적인 연속파 레이저의 전력 변화를 이용한 활성화 함수의 광학적 제어는 이러한 효율성을 더욱 높이는 핵심 기술입니다.

미래를 향한 도약: AI의 새로운 지평

이번 연구는 단순히 새로운 기술의 개발을 넘어, AI의 미래를 재정의할 가능성을 제시합니다. 더 빠르고, 더 효율적이며, 더 친환경적인 AI 시스템의 개발은 이제 현실로 다가왔습니다. 앞으로 이 기술이 AI 발전에 어떠한 영향을 미칠지, 그리고 어떤 새로운 가능성을 열어갈지 기대됩니다.

연구진: Mladen Banović, Petar Atanasijević, Antonios Prapas, Christos Pappas, Jasna Crnjanski, Apostolos Tsakyridis, Miltiadis Moralis-Pegios, Konstantinos Vyrsokinos, Milanka Lović, Nina Zdravković, Milena Mićić, Marko Krstić, Slobodan Petričević, Nikos Pleros, Dejan Gvozdić (벨그레이드 대학교 & 테살로니키 아리스토텔레스 대학교)