(The photonic microchip (below) developed for the study on physical neural networks, along with the electronic chip (above, the yellow one) of control. Credit: Politecnico di Milano, DEIB—Department of Electronics, Information and Bioengineering)
(Francesco Morichetti, professor at DEIB—Department of Electronics, Information and Bioengineering of the Politecnico di Milano, and head of the university's Photonic Devices Lab, inside his lab. Professor Morichetti contributed to the paper about the training of physical neural networks, along with an international team of colleagues. Credit: Politecnico di Milano)
AI 혁명의 어두운 그림자 가운데 하나는 바로 엄청난 에너지 소비입니다. 세계 각지에 들어서는 AI 데이터 센터를 돌리기 위해 막대한 양이 전력이 사용되고 있는데, 앞으로 점점 더 거대한 데이터 센터가 들어설 예정이라는 점을 생각하면 이 문제는 더 심각해질 것으로 보입니다. 따라서 좀 더 에너지 효율적인 AI 프로세서를 만들기 위해 노력하고는 있지만, 반도체 미세 공정의 발전 속도가 느려지면서 점점 한계에 도달한 것이 사실입니다.
밀라노 폴리테크닉 대학의 프란체스코 모리체티 교수 (Francesco Morichetti, professor at DEIB—Department of Electronics, Information and Bioengineering of the Politecnico di Milano)가 이끄는 밀라노 폴리테크닉 대학, 스위스 로잔 연방 공대, 스탠포드 대학, 케임브리지 대학, 막스 플랑크 연구소 (École Polytechnique Fédérale in Lausanne, Stanford University, the University of Cambridge, and the Max Planck Institute)의 과학자들은 전자 대신 광자를 이용한 포토닉 마이크로칩 (photonic microchip) 신경망을 선보였습니다.
연구팀의 접근법은 빛의 간섭을 이용해 더하기나 곱하기 같은 기본 연산을 수행하는 것입니다. 기본적으로 트랜지스터를 포함한 전자 회로는 전기 저항이 있고 여기서 전력이 결국 열에너지로 전환되는 것이지만, 빛의 경우에는 많은 에너지가 필요하지 않습니다. 따라서 현재 단계에서는 매우 단순한 연산 밖에 할 없지만, 복잡한 칩을 만들 수 있다면 상당한 에너지를 절약할 수 있는 가능성이 있습니다.
물론 실제로 LLM을 돌릴 수 있을 만큼 복잡한 칩으로 보이진 않지만, 과거부터 논의되어 왔던 광컴퓨터가 가능할지 궁금해지는 소식이기도 합니다.
참고
https://techxplore.com/news/2025-09-sustainable-ai-physical-neural-networks.html
Ali Momeni et al, Training of physical neural networks, Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-09384-2
댓글
댓글 쓰기