Research on Highly-Integrated and Energy-Efficient Photonic Deep Learning Hardware
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-중견연구(유형1-2)
2026년
2710100016
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교
박남규
14명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2023.09.01 ~ 2028.02.29
2.0억원
2.0억원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
전기/전자 > 광응용기기 > 광소자
-본 과제는 광자 딥러닝 가속기에 활용되는 광학 시스템의 네트워크 특성 및 뉴런 기능성을 최적화하여, 에너지 효율, 동작속도 및 집적화 측면에서 높은 성능을 획득하는 것을 목표로 함.- 해당 목표를 다학제적 이론/수치해석 연구와 THz 대역 및 가시광 대역 실험 연구를 통해 다양한 딥러닝 아키텍처(DNN/CNN/RNN/LSTM)에 대해 검증하고자 함.- 궁...
1. 신경망 최적화 연구- 신경망 최적화 연구의 핵심은 가설 I “광자 딥러닝 가속기의 최적 파동 신경망은 완전한 질서와 무질서 네트워크 사이에 존재함.”에서 착안, 파동 신경망의 네트워크 토폴로지를 최적화하는 연구임.- 광자 딥러닝 가속기 플랫폼을 파동 신경망으로 해석하고, 물리적으로 가능한 범위에서 최대 성능을 얻는 신경망을 탐색하는 연구이며, THz ...
... 복잡계 물리 문제 추론 등 고차원/실시간 기능에의 적용에 적합한 AI 플랫폼을 제공할 것임.- 사물지능(AI-of-Things: AIoT) 및 인간의 오감 모사에 적합한 파동 AI 구현 연구: ... 일반적인 파동 시스템(광자, 회로, 음파, 음향 및 양자 시스템)에 적용 가능함. 최근 각광받는 사물인터넷(IoT)과 AI 기술의 융합 및 인간의 오감/신경 시스템에서 파동 기반 신호처리를 필수적으로 ...