과학기술정보통신부 ETRI 연구개발지원사업의 "지속가능한 AI를 위한 Optical Learning 핵심기술 개발"사업(과제번호: 2021-0-00019)의 수행 결과물로서 III-V 화합물 반도체 물질에서의 Franz-Keldysh Effect를 활용하여 자유 공간에서 광변조 소자 제작 기술을 이전
- 광학 기반 AI용 가속기의 핵심 기술은 기존 전자식 컴퓨팅의 한계를 극복하며, 초저전력, 초고속, 초저지연 특성을 통해 대규모?대용량 데이터 처리에 최적화된 혁신적 기술입니다. 본 기술이전은 광학 인공신경망 기술 개발 및 상용화를 목표로 하여, 관련 하드웨어(HW) 및 소프트웨어(SW) 생태계를 구축하고, AI 산업의 핵심 기반 기술로 자리잡는 것을 목적으로 합니다. 이를 통해 글로벌 시장에서의 기술 우위를 확보하고, 첨단 AI 기술의 상용화와 국내외 기술 경쟁력을 강화하고자 합니다
- III-V 화합물 반도체 기반 GaAs 물질은 실리콘에 비해 광-전 변화 효과가 크고, 전자 이동도가 높아 고속 동작이 요구되는 소자 제작에 적합. 이러한 특성은 고속 연산과 실시간 데이터 처리 성능을 극대화하며, 차세대 AI 연산용 소자 개발에 중요한 기반 기술로 활용될 수 있음.
- 반도체 공정을 통해 소자 크기를 줄이고 pixel 수를 효과적으로 증가시킬 수 있어 고해상도 어레이 제작이 가능. 이는 AI 연산에 필수적인 대규모 병렬 처리를 지원하며, 높은 계산 효율성을 요구하는 다양한 응용 분야에 적합 가능함.
- 광변조 기능을 가진 스마트픽셀 소자 에피 설계 기술과 이를 기반으로 한 32x32 어레이 소자 제작 기술을 포함. 해당 기술은 고성능 어레이 구현을 통해 AI 응용 및 대규모 병렬 연산에 최적화된 솔루션을 제공 가능
공간 광변조기 제작 기술
1) 동작 파장 영역 : 850nm±10nm
2) 동작 전압: 0 ~ 5V
3) 어레이 픽셀 사이즈: 32 x 32
스마트픽셀 에피 설계 기술
32x32 스마트 픽셀 제작을 위한 공정도 및 마스크
? 인공지능(AI) 및 머신러닝
o 광학 기반 AI 가속기는 딥러닝 모델의 학습?추론 속도를 향상시키고 초저전력으로 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 자연어 처리, 이미지?영상 인식 등에서 실시간 AI 애플리케이션 구현이 가능해집니다. 특히, AI 모델의 크기와 복잡도가 증가하는 상황에서 새로운 돌파구를 제공할 것으로 기대됩니다.
? 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅
o 데이터 센터의 에너지 효율을 높이고, 초고속?대용량 데이터 처리를 가능하게 하여 운영비 절감과 환경 부담 완화에 기여합니다. 클라우드 서비스의 연산 성능을 개선하고, 실시간 검색 및 스트리밍 분석 등 고속 응용 분야에서 활용도가 높습니다. 이를 통해 데이터 센터와 클라우드 서비스의 품질과 경제성을 크게 향상시킬 수 있습니다.