SOI 기반 분할형 Ge4Sb6Te7 스위치

상변화 물질(PCM)은 에너지 효율적인 딥러닝 응용을 위한 비휘발성, 초소형 광 스위치의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 본 연구에서는 최근 발견된 Ge4Sb6Te7(GST-467)을 고대비 광학 PCM으로 전산적으로 탐구하고, 다단계 광 컴퓨팅에 대한 적합성을 입증했습니다. 비정질 및 결정질 GST-467의 복소 굴절률을 실험적으로 측정하고, 이를 활용하여 1550nm에 최적화된 분할형 실리콘 온 인슐레이터(SOI) 광 스위치를 수치적으로 제안했습니다. 3D 유한 차분 시간 영역 시뮬레이션을 통해 분할 설계가 낮은 삽입 손실을 유지하면서 소광비를 크게 향상시켜, 비분할 설계보다 7배 이상 높은 성능 지수를 달성함을 확인했습니다. 다중 물리 열광학 시뮬레이션은 결정화 및 비정질화를 위한 서브-나노줄 에너지 요구량으로 효율적이고 가역적인 레이저 유도 스위칭을 보여주었습니다. 기존 GST, GSST, GSS 조성과 비교하여 GST-467은 가장 큰 투과율 대비를 제공하며 최대 48개의 분해 가능한 광학 상태를 지원합니다. GST-467 스위치를 광학 DNN 아키텍처의 다단계 가중치로 활용했을 때, EMNIST 및 Fashion-MNIST 벤치마크에서 우수한 분류 정확도를 달성했습니다. 이러한 결과는 GST-467이 확장 가능하고 저에너지 광 컴퓨팅 및 뉴로모픽 하드웨어에 매우 유망한 PCM임을 시사합니다.