23강. 뉴로모픽 컴퓨팅: 인간의 뇌처럼 계산할 수 있을까?
인간의 뇌처럼 계산할 수 있을까?
핵심 키워드: 뉴로모픽 컴퓨팅, 뉴로모픽 반도체, 스파이킹 신경망, SNN, 광신경망, 광뉴런, 시냅스, Reservoir Computing, Photonic Computing
인공지능의 발전은 단순히 더 많은 트랜지스터를 사용하는 것만으로 해결하기 어려운 새로운 문제를 만들고 있습니다. AI 모델이 커질수록 연산량뿐만 아니라 데이터를 메모리와 연산 장치 사이에서 이동시키는 데 필요한 시간과 에너지도 증가하기 때문입니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나가 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)입니다.
뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 컴퓨터 시스템에 적용하려는 기술입니다. 특히 최근에는 전자회로뿐만 아니라 빛을 이용하는 광 뉴로모픽 컴퓨팅(Photonic Neuromorphic Computing)이 새로운 AI 연산 기술로 주목받고 있습니다.
이 글에서는 뉴로모픽 컴퓨팅의 기본 원리부터 스파이킹 신경망(SNN), 광뉴런, Reservoir Computing, 그리고 최근 연구에서 실제로 구현되고 있는 광 뉴로모픽 시스템까지 살펴보겠습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅이란 무엇인가?
일반적인 컴퓨터는 CPU나 GPU와 메모리가 분리된 구조를 사용하는 경우가 많습니다. 데이터를 메모리에서 가져와 연산하고 다시 저장하는 과정이 반복됩니다. AI 연산에서는 이러한 데이터 이동이 매우 많기 때문에 연산 자체보다 메모리와 프로세서 사이의 데이터 이동이 시스템의 병목이 될 수 있습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅은 이러한 구조를 인간의 뇌처럼 바꾸려는 접근입니다.
인간의 뇌에는 수많은 뉴런과 시냅스가 존재하며, 정보는 단순히 숫자로 계속 계산되는 것이 아니라 뉴런의 스파이크(Spike)라는 짧은 신호를 통해 전달됩니다.
즉,
입력 → 뉴런 → 스파이크 → 시냅스 → 다음 뉴런
이라는 구조를 하드웨어에서 구현하려는 것이 뉴로모픽 컴퓨팅의 중요한 개념입니다.
특히 모든 순간에 연산을 수행하는 것이 아니라 정보가 발생했을 때만 신호를 처리하는 이벤트 기반(Event-driven) 연산을 사용하면 불필요한 연산을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다.
기존 인공신경망과 스파이킹 신경망의 차이
현재 딥러닝에서 많이 사용하는 인공신경망(ANN)은 입력값을 숫자로 받아 가중치를 곱하고 합산한 뒤 활성화 함수를 적용합니다.
예를 들어 간단하게 표현하면 다음과 같습니다.
출력 = 활성화 함수(입력 × 가중치 + 편향)
이러한 연산이 수많은 뉴런과 층에서 반복됩니다.
반면 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network, SNN)은 시간 정보를 적극적으로 활용합니다.
뉴런의 상태가 일정한 조건에 도달하면 짧은 전기적 또는 광학적 펄스인 스파이크를 발생시키고, 이 스파이크가 다음 뉴런으로 전달됩니다.
따라서 SNN에서는 단순한 신호의 크기뿐 아니라
- 스파이크가 발생하는 시간
- 스파이크의 빈도
- 스파이크 사이의 간격
- 여러 뉴런의 동시 발생 여부
등이 정보가 될 수 있습니다.
이러한 방식은 인간 뇌의 신경세포가 정보를 처리하는 방식과 유사합니다.
왜 빛으로 뉴런을 만들려고 할까?
여기에서 앞서 살펴본 실리콘 포토닉스와 나노레이저 기술이 연결됩니다.
전자 대신 빛을 사용하면 매우 넓은 대역폭을 이용할 수 있고, 여러 파장의 빛을 동시에 사용하는 것도 가능합니다.
예를 들어 하나의 광학 시스템에서 서로 다른 파장의 빛을 각각 다른 데이터 채널로 사용할 수 있습니다.
이것이 앞서 19강에서 살펴본 WDM(Wavelength Division Multiplexing)과 연결됩니다.
즉,
여러 파장의 빛 → 병렬 데이터 처리 → 광연산 → AI 결과
라는 구조를 만들 수 있습니다.
광 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 이러한 광학적 특성을 이용해 뉴런과 시냅스의 기능을 구현하려고 합니다.
최근 연구에서도 광 뉴로모픽 시스템은 높은 대역폭과 빠른 처리 속도, 낮은 에너지 소비 가능성을 가진 기술로 연구되고 있습니다.
광뉴런은 어떻게 스파이크를 만들까?
광 뉴런을 구현하는 방법 중 하나는 레이저와 광공진기의 비선형적인 특성을 이용하는 것입니다.
빛이 공진기나 레이저 구조에 들어가면 입력 조건에 따라 광학적 상태가 변화할 수 있습니다. 특정 조건을 넘어가면 짧고 강한 광 펄스를 발생시키도록 설계할 수도 있습니다.
이때 발생하는 광 펄스를 스파이크처럼 이용할 수 있습니다.
이를 단순하게 표현하면 다음과 같습니다.
광 입력 → 광공진기/나노레이저 → 임계조건 도달 → 광 스파이크 발생 → 다음 뉴런으로 전달
이러한 방식은 앞서 12강에서 살펴본 나노레이저와도 직접적으로 연결됩니다.
실제로 2025~2026년 연구에서는 나노레이저를 이용한 초고속 스파이크 신호 처리와 광 뉴로모픽 컴퓨팅이 연구되고 있습니다.
Reservoir Computing이란 무엇인가?
뉴로모픽 광컴퓨팅에서 매우 중요한 개념 중 하나가 Reservoir Computing(RC)입니다.
일반적인 딥러닝에서는 수많은 가중치를 학습시키는 과정이 필요합니다. 하지만 Reservoir Computing은 내부의 복잡한 동적 시스템을 일종의 계산 공간으로 활용하고, 일반적으로 출력층을 중심으로 학습하는 구조를 사용합니다.
쉽게 설명하면 다음과 같습니다.
입력 데이터 → 복잡한 Reservoir → 다양한 상태로 변환 → 출력층 → 결과
Reservoir 내부에서는 입력 데이터가 비선형적인 동적 상태로 변환됩니다.
이 때문에 시간에 따라 변화하는 신호를 처리하는 데 특히 적합합니다.
예를 들어
- 음성 신호
- 센서 데이터
- 통신 신호
- 시계열 데이터
- 동적 패턴
등을 처리하는 데 활용할 수 있습니다.
2021년 Communications Physics 연구에서는 집적된 광 프로세서를 이용한 Reservoir Computing을 구현하고, 여러 파장을 동시에 활용할 경우 매우 높은 병렬 연산 가능성을 제시했습니다.
실리콘 마이크로링도 뉴로모픽 컴퓨팅에 사용할 수 있을까?
가능합니다.
앞서 18강에서 설명한 마이크로링 공진기(Microring Resonator)는 특정 파장의 빛에 공진하는 특성을 가지고 있습니다.
이러한 특성을 이용하면 빛의 세기와 파장에 따라 시스템의 상태를 변화시킬 수 있습니다.
최근에는 실리콘 마이크로링을 이용해 스파이크 기반 Reservoir Computing을 구현하려는 연구도 진행되고 있습니다.
2025년 연구에서는 수동형 실리콘 마이크로링 공진기 하나를 이용한 광 스파이킹 Reservoir Computing이 제안됐으며, Iris 데이터셋 분류에서 92%의 정확도를 보고했습니다. 연구에서는 48개의 Reservoir 노드를 사용하고 데이터 하나당 평균 약 3개의 광 스파이크를 발생시키는 방식이 소개됐습니다.
이 연구가 중요한 이유는 복잡한 광학 시스템을 구성하지 않고도 비교적 단순한 칩 수준의 광공진기를 이용해 뉴로모픽 연산을 구현할 가능성을 보여주기 때문입니다.
2026년에는 광 Reservoir Computing이 어디까지 발전했을까?
최근 연구에서는 단순한 실험 수준을 넘어 여러 머신러닝 작업을 동시에 처리할 수 있는 광 Reservoir Computing으로 연구가 확대되고 있습니다.
2026년 Nature Communications에 발표된 연구에서는 확장 가능한 광 Reservoir Computing 시스템을 이용해 병렬 머신러닝 작업을 처리하는 방법을 연구했습니다.
연구진은 광학 시스템의 높은 대역폭과 병렬성을 활용해 여러 작업을 처리할 수 있는 구조를 제시했습니다. 이는 광 뉴로모픽 시스템이 단순한 개념 증명을 넘어 실제 AI와 머신러닝 응용 분야로 확장될 가능성을 보여주는 사례입니다.
또한 2026년 Nature Photonics에는 실리콘 포토닉스 칩을 이용해 광섬유 통신 과정에서 발생하는 신호 왜곡을 실시간으로 보정하는 광 Reservoir Computing 실험도 발표됐습니다.
이 연구에서는 28 Gbps의 광통신 신호를 처리하고, 광섬유의 분산 및 비선형 효과로 발생하는 신호 왜곡을 보정했습니다.
이러한 연구는 광 뉴로모픽 기술이 단순한 AI 계산뿐 아니라 통신 시스템 자체의 신호처리에도 활용될 수 있음을 보여줍니다.
뉴로모픽 컴퓨팅에서 빛의 장점
광 뉴로모픽 컴퓨팅이 주목받는 가장 큰 이유는 빛이 가지고 있는 병렬성입니다.
전자회로에서는 여러 연산을 수행하기 위해 상당한 수의 회로와 데이터 이동이 필요할 수 있습니다.
하지만 광학 시스템에서는 여러 파장의 빛을 동시에 전송하고 처리할 수 있습니다.
예를 들어,
λ1 → 데이터 A
λ2 → 데이터 B
λ3 → 데이터 C
λ4 → 데이터 D
와 같이 여러 파장에 서로 다른 데이터를 실어 동시에 처리할 수 있습니다.
이것이 바로 WDM과 광컴퓨팅이 결합될 때 나타나는 중요한 장점입니다.
또한 빛은 광도파로를 따라 이동하면서 다른 신호와 상대적으로 높은 대역폭으로 정보를 전달할 수 있기 때문에 AI 데이터센터의 광인터커넥트와도 자연스럽게 연결됩니다.
하지만 광 뉴로모픽 컴퓨팅에도 한계가 있다
광컴퓨팅이 모든 문제를 해결하는 것은 아닙니다.
가장 큰 문제 중 하나는 메모리입니다.
전자 시스템에서는 데이터를 저장하는 메모리가 매우 발달해 있지만, 광신호는 기본적으로 데이터를 장기간 저장하는 데 적합하지 않습니다.
또한 광학 시스템에서 비선형 연산을 구현하는 것도 쉽지 않습니다.
AI 신경망에서는
가중치 → 곱셈 → 누산 → 활성화 함수
와 같은 다양한 연산이 필요한데, 빛만으로 모든 과정을 구현하기는 어렵습니다.
따라서 현실적인 시스템에서는 광학 회로와 전자회로를 결합하는 광·전자 혼합 구조가 중요한 후보가 됩니다.
즉 미래의 AI 칩은 반드시 완전히 빛으로만 구성되기보다는
전자 연산 + 광연산 + 광인터커넥트 + 메모리
가 결합된 형태가 될 가능성이 있습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅과 나노레이저의 연결
이번 시리즈에서 특히 중요한 부분입니다.
지금까지 살펴본 기술을 연결하면 다음과 같은 흐름을 만들 수 있습니다.
반도체
↓
나노기술
↓
광반도체
↓
나노레이저
↓
실리콘 포토닉스
↓
광인터커넥트
↓
광신경망
↓
뉴로모픽 광컴퓨팅
↓
AI 반도체
즉 23강의 뉴로모픽 컴퓨팅은 앞서 설명한 기술들을 AI 연산이라는 하나의 목적에 연결하는 중요한 단계입니다.
특히 나노레이저를 광 스파이크 발생원으로 사용하고, 마이크로링 공진기를 광학적 상태 처리에 이용하며, 실리콘 포토닉스가 이들을 하나의 칩에 집적한다면 미래에는 매우 작은 광 뉴로모픽 프로세서가 등장할 가능성도 연구할 가치가 있습니다.
최신 연구가 보여주는 미래
최근 연구는 이러한 가능성을 점점 구체화하고 있습니다.
2025년 Light: Science & Applications에서는 광 Reservoir Computing의 발전 방향과 차세대 구조를 종합적으로 다루었으며, 광학 시스템의 동적 특성을 머신러닝 계산에 활용하는 방향을 소개했습니다.
2026년에는 실리콘 포토닉스 기반 Reservoir Computing을 이용해 실제 광통신 신호를 실시간으로 처리하는 연구도 등장했습니다.
또한 Nature에는 2026년 집적 광신경망에서 칩 내부 역전파 학습(on-chip backpropagation training)을 구현한 연구가 발표됐습니다. 이는 광 AI가 단순히 학습된 모델을 실행하는 수준에서 벗어나 칩 자체에서 학습 과정까지 구현하려는 방향으로 발전하고 있음을 보여줍니다.
결론: 미래의 AI 칩은 뇌와 빛을 함께 닮아갈까?
뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 뇌의 정보처리 방식을 컴퓨터에 적용하려는 기술입니다.
특히 스파이킹 신경망은 시간과 이벤트를 이용해 정보를 처리하고, Reservoir Computing은 복잡한 물리적 동역학을 계산 자원으로 활용합니다.
여기에 빛을 결합하면 새로운 가능성이 열립니다.
광자의 높은 대역폭
파장 기반 병렬 처리
나노레이저의 초고속 광 펄스
마이크로링 공진기의 광학적 상태 제어
실리콘 포토닉스의 집적 기술
이 결합하면 기존 전자식 AI 가속기와는 다른 형태의 포토닉 AI 프로세서가 만들어질 수 있습니다.
물론 메모리, 비선형성, 광·전자 변환, 제조 수율, 시스템 제어 등 해결해야 할 과제도 많습니다.
따라서 광 뉴로모픽 컴퓨팅은 당장 GPU를 모두 대체하는 기술이라기보다는, 특정 AI 연산과 통신·센서 신호처리에서 전자식 컴퓨팅의 한계를 보완할 수 있는 차세대 기술로 보는 것이 더 정확합니다.
그리고 다음 24강에서는 이러한 흐름을 한 단계 더 넓혀 GPU·NPU·TPU·ASIC에서 광 AI 가속기까지 AI 반도체가 어떻게 진화하고 있는지 살펴보겠습니다.
23강 핵심 정리
| 구분 | 기존 AI 반도체 | 뉴로모픽 광컴퓨팅 |
|---|---|---|
| 정보 | 디지털 데이터 | 광신호·스파이크 |
| 연산 | 전자회로 | 광학 + 전자 |
| 핵심 구조 | CPU/GPU/NPU | 광뉴런/광시냅스 |
| 병렬성 | 회로 규모에 의존 | 파장·공간·시간 병렬성 |
| 대표 기술 | GPU, NPU, ASIC | SNN, Reservoir Computing |
| 광원 | 필요 없음 또는 외부 광통신 | 레이저·나노레이저 |
| 장점 | 범용성 | 초고속·병렬 처리 가능성 |
| 과제 | 전력·데이터 이동 | 메모리·비선형성·광전자 변환 |
논문·Nature 계열 참고자료
1. Nature, 2026
Integrated photonic neural network with on-chip backpropagation training
집적 광신경망에서 칩 내부 역전파 학습을 구현한 연구입니다.
2. Nature Communications, 2026
Scalable photonic reservoir computing for parallel machine learning tasks
광 Reservoir Computing을 이용한 병렬 머신러닝 처리 연구입니다.
3. Nature Photonics, 2026
Real-time optical signal equalization with a silicon photonic spatially distributed reservoir computer
실리콘 포토닉스 칩으로 28 Gbps 광통신 신호를 실시간 보정한 연구입니다.
4. Light: Science & Applications, 2025
Optical next generation reservoir computing
광 Reservoir Computing의 발전 방향을 정리한 리뷰 성격의 연구입니다.
Light: Science & Applications 논문 원문
5. Communications Physics, 2026
Resonate-and-fire photonic-electronic spiking neurons for fast and efficient light-enabled neuromorphic processing systems
광전자 기반 스파이킹 뉴런 구현을 연구한 최신 논문입니다.
유트
