최근 공개된 연구에 따르면, 인공지능(AI) 기반 프레임워크 'PICasso'가 자연어(NL) 명령만으로 실리콘 광집적회로(PIC: Photonic Integrated Circuit)의 설계, 검증, 최적화 과정을 자동화하여 주목받고 있습니다. 이는 대규모 언어모델(LLM)이 가진 한계를 극복하고, 실제 제조 가능한 수준의 고성능 광학 장치 설계를 가능하게 하는 중요한 진전입니다.
PICasso는 자연어(NL)를 YAML 형식으로 변환하고 이를 다시 GDS 레이아웃 파일로 생성하는 파이프라인을 갖추고 있습니다. 이 과정에서 공정 설계 키트(PDK: Process Design Kit) 지식을 주입하고, 자동 배치 및 라우팅, 설계 규칙 검사(DRC: Design Rule Check), 레이아웃 대 회로도 검사(LVS: Layout Versus Schematic) 같은 물리적 검증을 수행합니다. 또한 SAX 기반의 광학 시뮬레이션을 통해 성능을 예측하고 최적화합니다. 연구팀은 PICasso의 성능을 체계적으로 평가하기 위해 36가지 광학 설계 작업을 포함하는 벤치마크 'PIC-Set'을 도입했으며, 이를 통해 바닐라 LLM(기존 LLM) 대비 엔드투엔드(end-to-end) 사양 만족도를 크게 향상시켰습니다. 특히 복잡한 회로에서 구조적 Spec@3는 최대 92.7%, 기능적 Spec@3는 최대 52%에 달했으며, 회로 삽입 손실(insertion loss)을 평균 4.98dB에서 3.25dB로 1.74dB 개선하는 성과를 보였습니다.
이러한 결과는 AI가 단순한 넷리스트(netlist) 생성기를 넘어, 구조적 도메인 제약, 물리적 검증, 시뮬레이션 피드백을 통해 실제 제조 가능한 광집적회로 레이아웃을 효율적으로 설계하는 실용적인 에이전트가 될 수 있음을 시사합니다. 이는 수동 GUI 기반 설계 방식과 비교했을 때 경쟁력 있는 실행 시간을 제공하며, 광학 장치 개발 과정의 병목 현상을 해소하고 혁신을 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 PICasso와 같은 AI 기반 설계 도구는 실리콘 포토닉스(silicon photonics) 분야에서 새로운 제품 개발 주기를 단축하고, 더욱 복잡하고 고성능의 광학 시스템을 구현하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.