[논문 리뷰] Superconducting Optoelectronic Neurons I: General Principles

Jeffrey M. Shainline, Sonia Buckley외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 04.

Neural dynamics and brain function참고 문헌 87인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 빛의 속도로 통신하고 초당 단일 광자 감지 기능을 갖춘 초전도 광전자 뉴런 플랫폼을 제안한다. 이는 저지연, 고대역폭의 신호 전송과 에너지 효율적이고 확장 가능한 신경 하드웨어를 실현한다. 핵심 기여는 반도체 광원, 초전도 회로, 유전체 웨이브가이드를 물리적으로 기반으로 통합하는 설계 프레임워크를 제공함으로써 빛의 속도로 통신하고 마이크로초 이내의 반응 시간을 갖는 인지 규모의 계산을 실현하는 데 있다.

ABSTRACT

The design of neural hardware is informed by the prominence of differentiated processing and information integration in cognitive systems. The central role of communication leads to the principal assumption of the hardware platform: signals between neurons should be optical to enable fanout and communication with minimal delay. The requirement of energy efficiency leads to the utilization of superconducting detectors to receive single-photon signals. We discuss the potential of superconducting optoelectronic hardware to achieve the spatial and temporal information integration advantageous for cognitive processing, and we consider physical scaling limits based on light-speed communication. We introduce the superconducting optoelectronic neurons and networks that are the subject of the subsequent papers in this series.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 인지에서 관찰되는 공간적·시간적 통합을 모방하기 위해 광신호 전송과 초전도 성분을 활용한 신경 하드웨어 플랫폼을 개발한다.
• 초전도 감지기를 활용해 단일 광자 신호를 수신함으로써 기존 CMOS 기반 신경 하드웨어의 에너지 및 대역폭 제한을 해결한다.
• 초전도 회로와 통합 광파이버 인터커넥트, 반도체 광원을 조합하여 대규모 저전력 신경망을 실현한다.
• 특히 비례 법칙을 따르는 공간적·시간적 분포를 갖는 시스템에서, 빛의 속도로 통신하는 제약 조건 하에서 신경망의 물리적 확장 한계를 탐색한다.
• 초전도 광전자 네트워크가 CMOS, 양자 컴퓨터, 초저온 센서와 상호작용할 수 있는 하이브리드 계산 프레임워크를 구축한다.

제안 방법

• 유전체 웨이브가이드를 통한 광통신을 활용해 국소, 지역, 글로벌 네트워크 스케일에서 저지연·고대역폭의 신호 전송을 실현한다.
• 초전도 단일 광자 감지기를 도입해 에너지 손실를 최소화한 광신호 수신을 실현함으로써 에너지 효율적인 신경 작동을 가능하게 한다.
• 초전도체에서 금속으로의 상전이를 기반으로 한 전압 상승 변환 증폭기를 사용해 반도체 광원과 초전도 회로를 통합함으로써 광 방출을 유도한다.
• 조지프슨 접합과 초전도 전류 기반 논리 회로를 적용해 초전도 영역에서 시냅스 입력을 처리하고 통합한다.
• 계층적이고 차별화되며 통합된 정보 처리를 지원하기 위해 비례 법칙을 따르는 차수 분포와 소월드 토폴로지를 갖춘 네트워크를 설계한다.
• 최대 100만 개의 뉴런, 1억 개의 가소성 시냅스, 20 MHz의 발화 속도를 갖춘 대규모 시스템을 모델링하며, 전력 소모는 단지 1 W에 불과하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 초전도 신경 하드웨어에서 광통신이 대규모 인지 시스템에 필요한 저지연성과 고파이어아웃을 달성할 수 있는가?
• RQ2 초전도 단일 광자 감지기가 에너지 손실를 최소화한 상태에서 신경 회로의 신호 수신을 어떻게 실현할 수 있는가?
• RQ3 광신호 전송이 빛의 속도로 제한되고 단일 광자 신호를 사용할 경우, 신경망의 물리적 확장 한계는 무엇인가?
• RQ4 초전도 전자기기의 저전압 작동 조건과는 대비되게 반도체 광원이 약 1 V의 바이어스를 요구하는 상황에서 초전도 회로와 어떻게 통합할 수 있는가?
• RQ5 초전도 광전자 뉴런의 통합이 비례 법칙을 따르는 공간적·시간적 동역학을 갖춘 계층적·소월드 네트워크 아키텍처를 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 초전도 광전자 뉴런 플랫폼은 최소한의 전파 지연으로 빛의 속도로 신호 전송을 실현하며, 뉴런 네트워크 전반에 걸쳐 고대역폭 통신을 지원한다.
• 초전도 터널 접합을 통한 단일 광자 감지 기술은 마이크로초 이내의 반응 시간과 낮은 전력 소모로 에너지 효율적인 신호 수신을 실현한다.
• 이 설계는 진동수의 동적 튜닝과 짧은 회복 기간을 지원하여 주파수의 수개 차수에 걸친 뉴런 활동을 가능하게 한다.
• 단일 광자로 한 단계당 시냅스 가소성을 갱신할 수 있으며, 메모리 갱신 시간이 최소 50 ps에 이르러 초고속 학습과 적응이 가능하다.
• 100만 개의 뉴런, 1억 개의 가소성 시냅스, 비례 법칙을 따르는 차수 분포를 갖는 네트워크를 단일 300 mm 웨이퍼에 통합할 수 있으며, 전력 소모는 단지 1 W에 불과하다.
• 시스템은 초저온 환경과 호환되며, CMOS, 양자 컴퓨터, 초전도 센서와의 인터페이스가 가능해 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처를 실현한다.