VCU 엔지니어링 교수는 더욱 강력한 컴퓨팅을 향한 길을 밝히는 데 도움을 줍니다.

Jul 30, 2023

2023년 8월 30일

버지니아 커먼웰스 대학의 한 공학 교수는 국방에서 무인 자동차 및 통신에 이르기까지 발전을 촉진할 수 있는 수십 년 된 개념에 새로운 빛을 비추고 있습니다.

VCU 전기 및 컴퓨터 공학과 엔지니어링 기초 교수인 Nathaniel Kinsey 박사는 광학 컴퓨팅 및 기계 학습 분야의 최첨단을 탐구하는 연구자 그룹을 이끌고 있습니다. 그는 나노포토닉스에 중점을 두고 가장 작은 규모의 물질과 빛의 상호 작용을 연구합니다.

광컴퓨팅의 개념은 새로운 것은 아니지만, 실리콘 칩 처리가 더 비용 효율적이라는 것이 입증되면서 1980년대와 1990년대에 관심과 자금 조달이 줄어들었습니다. 그러나 최근 실리콘 기반 기술 확장의 둔화로 인해 데이터 처리 방법을 재검토할 수 있는 기회가 열렸습니다.

Kinsey는 “광 컴퓨팅은 컴퓨팅 기술의 차세대 기술이 될 수 있습니다.”라고 말했습니다. “그러나 컴퓨팅 생태계에 차세대 새로운 존재로 자리잡을 양자 컴퓨팅과 같은 다른 경쟁자도 많이 있습니다. 무슨 일이 일어나든, 포토닉스와 광학은 이러한 새로운 계산 방식에서 점점 더 널리 퍼질 것이라고 생각합니다.”

첫째, 인간과 기계 사이의 빠른 연결: 뉴런은 인간이 생각하는 데 도움이 되는 뇌 세포이며, 같은 맥락에서 인공 신경망은 기계가 학습하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 인공 신경망은 Siri가 우리의 메시지를 이해하고 대답하는 데 도움이 됩니다. 신경망의 강력한 구성 요소 중 하나는 퍼셉트론이며, Kinsey는 구성 요소를 생성하기 위해 전통적인 디지털 처리(전기 신호) 대신 빛(광 신호)을 사용하려고 합니다. "비선형 광학 퍼셉트론"에 대한 그의 연구는 공군 과학 연구실로부터 자금 지원을 받았으며, 국방부는 광학 컴퓨팅을 군사 영상 분야의 유망한 발전으로 보고 있습니다.

Kinsey는 “이미지 내에서 탱크를 찾고 싶다고 가정해 보겠습니다.”라고 말했습니다. “카메라를 사용하여 장면을 캡처하고 해당 이미지를 전기 신호로 변환한 후 기존의 실리콘 회로 기반 컴퓨터 프로세서를 통해 실행하려면 많은 처리 능력이 필요합니다. 특히 더 높은 픽셀을 감지, 전송 및 처리하려고 할 때 더욱 그렇습니다. 결의안. 비선형 광학 퍼셉트론을 사용하여 우리는 아무것도 전기 신호로 변환하지 않고도 순수하게 광학 영역에서 동일한 종류의 작업을 수행할 수 있는지 알아내려고 노력하고 있습니다.

Kinsey는 “전자 장치의 제거 또는 최소화는 수년 동안 일종의 엔지니어링 성배였습니다.”라고 덧붙였습니다. "정보가 자연적으로 빛의 형태로 존재하는 상황에서 중간에 전자 장치 없이 광입력 및 광출력 시스템을 갖추는 것은 어떨까요?"

광섬유 통신에서 흔히 사용되는 광자 집적 회로와 같은 선형 광학 시스템은 제한된 에너지를 사용하지만 복잡한 이미지 처리가 불가능합니다. 비선형 광학 시스템을 구축하면 기능이 확장되어 드론과 위성의 원격 감지 플랫폼에 이상적입니다. 예를 들어 조기 경보 시스템의 일부로 탱크나 군대 이동을 식별하는 데 적합합니다. Kinsey의 연구에서는 비선형 광학 컴퓨팅에서 추가 전력 요구 사항이 미치는 영향을 확인하려고 합니다.

소비자 애플리케이션이 수년 후에 출시되더라도 잠재적인 비군사적 애플리케이션도 있습니다. 무인 자동차에서 광학 컴퓨팅은 장애물을 추적하고 안전한 거리를 유지하는 데 도움이 되는 빛 감지 및 거리 측정 장비인 LiDAR를 향상시킬 수 있습니다. 미생물학자의 경우 임상 샘플을 검사하기 위해 암시야 현미경이 개선될 수 있습니다. 통신 분야에서 광학 신경망은 전자 장치 없이도 주소 라벨을 읽고 데이터 패킷을 보낼 수 있습니다.

연구의 일환으로 Kinsey와 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)의 협력자들 중에는 Kinsey의 전 박사 학위 중 한 명인 Dhruv Fomra가 포함되어 있습니다. VCU 학생들은 새로운 종류의 광학적으로 민감한 재료를 설계하기 위해 노력하고 있습니다. 그들의 목표는 엡실론-니어-제로(epsilon-near-zero)라고 불리는 독특한 소재와 나노 구조 표면을 결합하여 빛의 투과 및 반사에 대한 향상된 제어를 제공하고 빛이 구부러지고 형성될 때 에너지 요구 사항이 제한되는 장치를 설계하고 생산하는 것입니다. 데이터 처리를 수행하는 표면.