중국 연구진이 실제 광학 컴퓨팅 시스템의 입출력 반응을 소프트웨어로 재현하는 디지털 트윈 광학 컴퓨팅 시스템(DT-OCS)을 발표했다. 이 혁신적인 시스템은 디지털 환경에서 학습하고 최적화된 설정값을 실제 장비에 추가 조정 없이 즉시 적용할 수 있게 하여, 기존 광학 컴퓨팅 개발 과정의 병목 현상을 크게 해소할 것으로 기대된다.
광학 컴퓨팅은 빛의 물리적 특성을 활용해 연산을 수행하는 기술로, 대규모 인공지능(AI) 및 딥러닝 처리 분야에서 기존 전자식 시스템의 대안으로 주목받아 왔다. 하지만 실제 연구 과정에서는 물리 장비에 대한 의존도가 높아 여러 제약이 따랐다. 기존 방식으로는 다수의 연구자가 같은 장비를 동시에 사용하기 어렵고, 매번 파라미터 조정과 오차 보정 작업이 필요해 프로젝트 진행에 비효율성이 존재했다.
연구진은 이러한 문제점을 해결하기 위해 실물 시스템의 구성 파라미터별 입출력 반응을 소프트웨어 내에서 재현하는 프레임워크를 개발했다. DT-OCS는 비싸고 사용 대기 시간이 긴 실제 장비를 대체할 수 있는 고정밀 시뮬레이터 역할을 수행한다. 검증 과정에서는 고속 광학 컴퓨팅 시스템과 실리콘 포토닉스 특징 연산 칩이 활용되었다. 연구팀은 이미지 분류와 순차 의사결정 작업에서 DT-OCS를 시험한 결과, 디지털 트윈 환경에서 학습하고 최적화한 설정값이 실제 시스템으로 곧바로 이전되었음을 확인했다.
실물 하드웨어의 작업 성능 또한 디지털 모델의 예측과 유사하게 나타나, 모델의 정밀도와 실제 적용 가능성을 동시에 입증했다. 연구진은 DT-OCS 프레임워크와 관련 데이터셋을 공개하여 다른 연구자들이 물리 장비를 직접 다루지 않고도 학습과 검증을 수행할 수 있도록 했다. 이는 향후 광학 컴퓨팅 시스템이 실제 하드웨어와 더불어 동일한 계산 동작을 제공하는 공개 디지털 모델을 갖춰야 한다는 연구팀의 비전을 뒷받침한다.
이번 연구 결과는 학술지 '옵토-일렉트로닉 어드밴시스'에 게재되었으며, 광학 컴퓨팅 분야의 연구 개발 속도를 가속화하고 접근성을 높이는 데 중요한 기여를 할 것으로 평가된다. 특히 AI 및 딥러닝 분야에서 광학 컴퓨팅 기술의 상용화를 앞당기는 중요한 전환점이 될지 주목된다.
