01 년 2023 월 XNUMX 일 (나노 워크 뉴스) 광자 칩은 데이터 중심 기술에 혁명을 일으켰습니다. 자체적으로 또는 기존 전자 회로와 협력하여 이러한 레이저 구동 장치는 빛의 속도로 정보를 전송하고 처리하므로 데이터를 많이 사용하는 인공 지능의 응용 프로그램을 위한 유망한 솔루션입니다. 비교할 수 없는 속도 외에도 광자 회로는 전자 회로보다 훨씬 적은 에너지를 사용합니다. 전자는 하드웨어를 통해 상대적으로 느리게 이동하여 다른 입자와 충돌하여 열을 발생시키는 반면, 광자는 에너지를 잃지 않고 흐르며 열을 전혀 발생시키지 않습니다. 전자 제품에 내재된 에너지 손실의 부담이 없는 통합 포토닉스는 지속 가능한 컴퓨팅에서 주도적인 역할을 할 준비가 되어 있습니다. 포토닉스와 전자공학은 서로 다른 과학 분야에 의존하며 서로 다른 건축 구조를 사용합니다. 그러나 둘 다 회로 요소를 정의하고 순차적으로 연결하기 위해 리소그래피에 의존합니다. 포토닉 칩은 트랜지스터 전자 칩의 계속 줄어들고 점점 더 층이 쌓이는 홈을 채우는 복잡한 리소그래피 패터닝은 계산 알고리즘을 수행할 수 있는 광자 네트워크를 형성하기 위해 일관된 회로를 통해 레이저 빔을 안내합니다.
빛은 패턴이 없는 반도체 웨이퍼 조각에 계산 네트워크를 생성합니다. Feng Lab 팀의 성과는 리소그래피 에칭 없이 온칩 처리를 가능하게 하여 AI 애플리케이션을 위한 더 저렴하고 쉬운 제조 및 우수한 정확도를 나타냅니다. (Image: University of Pennsylvania) 그러나 이제 처음으로 University of Pennsylvania School of Engineering and Applied Science의 연구원들은 리소그래피 없이 프로그래밍 가능한 온칩 정보 처리를 제공하는 광소자를 만들어 뛰어난 정확성과 유연성 인공 지능 (AI) 응용 프로그램. 비교할 수 없는 빛 제어를 달성하는 이 장치는 공간적으로 분산된 광학 이득 및 손실로 구성됩니다. 레이저는 정의된 리소그래피 경로 없이 반도체 웨이퍼에 직접 빛을 투사합니다. 재료 과학 및 공학(MSE) 및 전기 시스템 및 공학(ESE) 교수인 Liang Feng과 Ph.D. 학생 Tianwei Wu(MSE)와 박사 후 연구원 Zihe Gao 및 Marco Menarini(ESE)는 최근에 발표된 연구에서 마이크로칩을 소개했습니다. 자연 Photonics ("리소그래피가 필요 없는 재구성 가능한 통합 광자 프로세서").
실리콘 기반 전자 시스템은 컴퓨팅 환경을 변화시켰습니다. 그러나 분명한 한계가 있습니다. 신호 처리 속도가 느리고 데이터를 병렬이 아닌 직렬로 처리하며 어느 정도까지만 소형화할 수 있습니다. 포토닉스는 이러한 모든 단점을 극복할 수 있기 때문에 가장 유망한 대안 중 하나입니다.
"그러나 기계 학습 애플리케이션을 위한 포토닉 칩은 리소그래피 패터닝이 고정되고 재프로그래밍 가능성이 제한되며 오류나 손상이 발생하고 비용이 많이 드는 복잡한 제조 공정의 장애물에 직면해 있습니다."라고 Feng은 말합니다. “리소그래피의 필요성을 제거함으로써 우리는 새로운 패러다임을 만들고 있습니다. 우리의 칩은 이러한 장애물을 극복하고 사전 정의된 기능에서 모든 종류의 제약을 제거함으로써 향상된 정확도와 궁극적인 재구성 가능성을 제공합니다.” 리소그래피가 없으면 이러한 칩은 적응 가능한 데이터 처리 강국이 됩니다. 패턴이 미리 정의되고 에칭되지 않기 때문에 장치는 본질적으로 결함이 없습니다. 아마도 더 인상적인 것은 리소그래피가 없기 때문에 마이크로칩을 인상적으로 재프로그래밍할 수 있고 최적의 성능을 위해 레이저 캐스트 패턴을 조정할 수 있으며 작업이 단순하거나(입력이 적고 데이터 세트가 작음) 복잡할 수 있습니다(입력이 많고 데이터 세트가 많음).
즉, 장치의 복잡함 또는 미니멀리즘은 에칭된 마이크로칩이 할 수 없는 방식으로 적응할 수 있는 일종의 살아있는 것입니다.
"여기에 있는 것은 믿을 수 없을 정도로 단순한 것입니다."라고 Wu는 말합니다. “매우 빠르게 구축하고 사용할 수 있습니다. 우리는 그것을 전통적인 전자공학과 쉽게 통합할 수 있습니다. 그리고 우리는 AI 네트워크의 온칩 훈련을 위해 실시간으로 재구성 가능한 컴퓨팅을 달성하기 위해 레이저 패턴을 즉석에서 변경하여 재프로그래밍할 수 있습니다.” 겸손한 반도체 슬래브인 이 장치는 이보다 더 간단할 수 없습니다. 광자 정보 프로세서의 컴퓨팅 기능을 재구성하기 위해 동적으로 프로그래밍 가능한 패턴으로 레이저를 투사하는 연구팀의 혁신의 핵심은 이 슬래브의 재료 특성을 조작하는 것입니다.
이러한 궁극적인 재구성 가능성은 실시간 기계 학습 및 AI에 매우 중요합니다.
Menarini는 “흥미로운 부분은 우리가 빛을 제어하는 방법입니다. 기존의 포토닉 칩은 패시브 소재를 기반으로 하는 기술입니다. 즉, 소재가 빛을 산란시켜 앞뒤로 반사시킵니다. 우리의 자료는 활성화되어 있습니다. 펌핑 빛의 빔은 신호 빔이 도착하면 에너지를 방출하고 신호의 진폭을 증가시킬 수 있도록 재료를 수정합니다.” "이 활성 특성은 이 과학의 핵심이며 리소그래피 없는 기술을 달성하는 데 필요한 솔루션입니다."라고 Gao는 덧붙입니다. "우리는 그것을 사용하여 광 신호를 재라우팅하고 온칩에서 광 정보 처리를 프로그래밍할 수 있습니다." Feng은 이 기술을 예술적 도구, 빈 페이지에 그림을 그리기 위한 펜에 비유합니다.
빛은 패턴이 없는 반도체 웨이퍼 조각에 계산 네트워크를 생성합니다. Feng Lab 팀의 성과는 리소그래피 에칭 없이 온칩 처리를 가능하게 하여 AI 애플리케이션을 위한 더 저렴하고 쉬운 제조 및 우수한 정확도를 나타냅니다. (Image: University of Pennsylvania) 그러나 이제 처음으로 University of Pennsylvania School of Engineering and Applied Science의 연구원들은 리소그래피 없이 프로그래밍 가능한 온칩 정보 처리를 제공하는 광소자를 만들어 뛰어난 정확성과 유연성 인공 지능 (AI) 응용 프로그램. 비교할 수 없는 빛 제어를 달성하는 이 장치는 공간적으로 분산된 광학 이득 및 손실로 구성됩니다. 레이저는 정의된 리소그래피 경로 없이 반도체 웨이퍼에 직접 빛을 투사합니다. 재료 과학 및 공학(MSE) 및 전기 시스템 및 공학(ESE) 교수인 Liang Feng과 Ph.D. 학생 Tianwei Wu(MSE)와 박사 후 연구원 Zihe Gao 및 Marco Menarini(ESE)는 최근에 발표된 연구에서 마이크로칩을 소개했습니다. 자연 Photonics ("리소그래피가 필요 없는 재구성 가능한 통합 광자 프로세서").
실리콘 기반 전자 시스템은 컴퓨팅 환경을 변화시켰습니다. 그러나 분명한 한계가 있습니다. 신호 처리 속도가 느리고 데이터를 병렬이 아닌 직렬로 처리하며 어느 정도까지만 소형화할 수 있습니다. 포토닉스는 이러한 모든 단점을 극복할 수 있기 때문에 가장 유망한 대안 중 하나입니다.
"그러나 기계 학습 애플리케이션을 위한 포토닉 칩은 리소그래피 패터닝이 고정되고 재프로그래밍 가능성이 제한되며 오류나 손상이 발생하고 비용이 많이 드는 복잡한 제조 공정의 장애물에 직면해 있습니다."라고 Feng은 말합니다. “리소그래피의 필요성을 제거함으로써 우리는 새로운 패러다임을 만들고 있습니다. 우리의 칩은 이러한 장애물을 극복하고 사전 정의된 기능에서 모든 종류의 제약을 제거함으로써 향상된 정확도와 궁극적인 재구성 가능성을 제공합니다.” 리소그래피가 없으면 이러한 칩은 적응 가능한 데이터 처리 강국이 됩니다. 패턴이 미리 정의되고 에칭되지 않기 때문에 장치는 본질적으로 결함이 없습니다. 아마도 더 인상적인 것은 리소그래피가 없기 때문에 마이크로칩을 인상적으로 재프로그래밍할 수 있고 최적의 성능을 위해 레이저 캐스트 패턴을 조정할 수 있으며 작업이 단순하거나(입력이 적고 데이터 세트가 작음) 복잡할 수 있습니다(입력이 많고 데이터 세트가 많음).
즉, 장치의 복잡함 또는 미니멀리즘은 에칭된 마이크로칩이 할 수 없는 방식으로 적응할 수 있는 일종의 살아있는 것입니다.
"여기에 있는 것은 믿을 수 없을 정도로 단순한 것입니다."라고 Wu는 말합니다. “매우 빠르게 구축하고 사용할 수 있습니다. 우리는 그것을 전통적인 전자공학과 쉽게 통합할 수 있습니다. 그리고 우리는 AI 네트워크의 온칩 훈련을 위해 실시간으로 재구성 가능한 컴퓨팅을 달성하기 위해 레이저 패턴을 즉석에서 변경하여 재프로그래밍할 수 있습니다.” 겸손한 반도체 슬래브인 이 장치는 이보다 더 간단할 수 없습니다. 광자 정보 프로세서의 컴퓨팅 기능을 재구성하기 위해 동적으로 프로그래밍 가능한 패턴으로 레이저를 투사하는 연구팀의 혁신의 핵심은 이 슬래브의 재료 특성을 조작하는 것입니다.
이러한 궁극적인 재구성 가능성은 실시간 기계 학습 및 AI에 매우 중요합니다.
Menarini는 “흥미로운 부분은 우리가 빛을 제어하는 방법입니다. 기존의 포토닉 칩은 패시브 소재를 기반으로 하는 기술입니다. 즉, 소재가 빛을 산란시켜 앞뒤로 반사시킵니다. 우리의 자료는 활성화되어 있습니다. 펌핑 빛의 빔은 신호 빔이 도착하면 에너지를 방출하고 신호의 진폭을 증가시킬 수 있도록 재료를 수정합니다.” "이 활성 특성은 이 과학의 핵심이며 리소그래피 없는 기술을 달성하는 데 필요한 솔루션입니다."라고 Gao는 덧붙입니다. "우리는 그것을 사용하여 광 신호를 재라우팅하고 온칩에서 광 정보 처리를 프로그래밍할 수 있습니다." Feng은 이 기술을 예술적 도구, 빈 페이지에 그림을 그리기 위한 펜에 비유합니다.
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- 출처: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=62922.php
