광학 신경망을 위한 11 TOPS 광 컨볼루션 가속기(Photonic convolutional accelerator)

컨볼루션 신경망(Convolutional neural networks)은 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 의료 진단과 같은 기계 학습(Machine learning) 작업에 유용한 생물학적 시각 피질 시스템에서 영감을 받은 강력한 인공 신경망이다. 광학 기술을 사용하여 이러한 네트워크를 구현하면 잠재적으로 초고속 컴퓨팅 속도로 작동할 수 있지만 광학 신경망의 성능은 지금까지 상당히 제한적이었다. David Moss와 연구진들은 초당 10 tera-operations 이상에서 작동할 수 있는 광학 벡터 컨볼루션 가속기(Convolutional accelerator)를 시연하였다. 이러한 하드웨어를 사용하여 88%의 정확도로 MNIST 데이터베이스에서 손으로 쓴 숫자 이미지를 성공적으로 인식할 수있는 광학 컨볼루션 신경망을 제작하였다. 이 접근 방식은 통합 마이크로콤(Microcombs)을 활용하므로 무인 차량 및 실시간 비디오 인식과 같은 까다로운 애플리케이션을 위해 훨씬 더 복잡한 네트워크로 확장 가능하고 훈련할 수 있어야 한다.