광학 기술을 활용한 머신 인텔리전스

Harnessing Photonics for Machine Intelligence

머신 인텔리전스 작업량의 급격한 증가는, 더 이상 트랜지스터 밀도만으로는 해결할 수 없는 전력, 메모리, 인터커넥트의 한계를 야기하며, 이를 극복하기 위한 새로운 컴퓨팅 기술의 필요성을 강조합니다. 통합 광학 기술은 광 대역폭과 병렬성을 활용하여 데이터 이동 및 연산을 혁신함으로써 인공지능(AI) 가속화를 위한 유망한 후보로 부상하고 있습니다. 본 논문은 광학 컴퓨팅을 회로 및 시스템 관점에서 재조명하고, 개별 구성 요소의 발전뿐만 아니라 계층 간 시스템 분석 및 전체 스택 설계 자동화에 초점을 맞춥니다. 우리는 최근의 연구 성과를 병목 현상에 따른 분류 체계를 통해 분석하여, 광학 기술이 전체 시스템에서 지속적인 이점을 제공할 수 있는 운영 방식과 확장 추세를 명확히 합니다. 핵심 주제는 고효율과 다양한 활용성을 유지하기 위한 계층 간 공동 설계 및 워크로드에 적응적인 프로그래밍입니다. 또한, 전자-광학 설계 자동화(EPDA)가 시뮬레이션, 역설계, 시스템 모델링 및 물리적 구현 전반에 걸쳐 폐쇄 루프의 공동 최적화를 가능하게 함으로써 중요한 역할을 할 것이라고 주장합니다. 본 논문은 실험실 프로토타입에서부터 확장 가능하고 재현 가능한 전자-광학 시스템으로의 로드맵을 제시함으로써, CAS(Circuits and Systems) 커뮤니티가 자동화되고 시스템 중심적인 광학 머신 인텔리전스 시대로 나아갈 수 있도록 안내하고자 합니다.

The exponential growth of machine-intelligence workloads is colliding with the power, memory, and interconnect limits of the post-Moore era, motivating compute substrates that scale beyond transistor density alone. Integrated photonics is emerging as a candidate for artificial intelligence (AI) acceleration by exploiting optical bandwidth and parallelism to reshape data movement and computation. This review reframes photonic computing from a circuits-and-systems perspective, moving beyond building-block progress toward cross-layer system analysis and full-stack design automation. We synthesize recent advances through a bottleneck-driven taxonomy that delineates the operating regimes and scaling trends where photonics can deliver end-to-end sustained benefits. A central theme is cross-layer co-design and workload-adaptive programmability to sustain high efficiency and versatility across evolving application domains at scale. We further argue that Electronic-Photonic Design Automation (EPDA) will be pivotal, enabling closed-loop co-optimization across simulation, inverse design, system modeling, and physical implementation. By charting a roadmap from laboratory prototypes to scalable, reproducible electronic-photonic ecosystems, this review aims to guide the CAS community toward an automated, system-centric era of photonic machine intelligence.