※물리학과 오홍석 교수 연구팀, 국제저명학술지 ACS Nano에 논문 게재※
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*논문 링크: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.4c10489
본교 물리학과 오홍석 교수/조혜린 박사과정 연구팀은 텔루륨 기반 광시냅스 제조 및 축적컴퓨팅 응용에 관한 연구 결과를 국제저명 SCI 학술지인 ACS Nano에 발표했다(2024년 10월 24일, Online published). ACS Nano는 Impact factor 15.8(2023 JCR 기준)의 물성 및 다학제분야 (Material science, Multidisciplinary) 상위 6% 이내 학술지이며, 게재된 논문의 제목은 ‘Physical Reservoir Computing Using Tellurium-Based Gate-Tunable Artificial Photonic Synapses’이다.
축적 컴퓨팅 (Reservoir Computing)은 무작위로 연결된 뉴런 네트워크로 데이터를 사전 처리하여 에너지 효율적인 AI계산을 달성하는 새로운 방식의 컴퓨팅 프레임워크이다. 물리적 축적 컴퓨팅 (Physical Reservoir Computing)은 이 무작위 네트워크를 비선형성을 가지는 물리적 시스템으로 대체하여, 특히 시계열 데이터에 대한 AI 처리에서 계산량 및 에너지 소비를 크게 줄일 수 있다. 본 연구는 P형 물질로 새롭게 각광받고 있는 텔루륨(Te) 기반 광시냅스 소자를 제조하고, 이 광시냅스 소자가 물리적 축적 컴퓨팅에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다. 구체적 예시로서 사전처리 없이 손글씨 분류 작업을 수행하거나, 2계도 비선형 시스템의 해를 예측하는 과제를 수행할 수 있었다.
한편, 본 연구는 한양대학교 정문석 교수 연구진, 홍진표 교수 연구진과 공동으로 수행하였으며, 교육부 지정 대학중점연구소인 기초과학융합연구소 등의 지원을 받아 진행됐다.