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2025-10-14 (화)

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양자컴퓨터, 실용화까지 '멀고 험난한 길'

"양자컴퓨터의 성능은 과장됐고, 실용화는 아직 요원하다"는 지적이 나왔다. 일본 기술 전문 매체 기가진에 따르면 일본의 양자컴퓨터의 성능과 실용화 가능성에 대한 과장된 기대감이 있으며, 실제 실용화까지는 여전히 멀고 험난한 길이 남아 있다는 지적이 제기됐다. 마이크로소프트와 인텔을 포함한 여러 기업들이 양자 역학의 원리를 활용한 양자 컴퓨터 개발에 박차를 가하고 있다. 이들 기업은 양자 컴퓨터가 일반 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 복잡한 계산을 수행할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 그러나 일부 전문가들은 양자 컴퓨터의 실현이 대중적인 예상보다 훨씬 더 미래의 일이 될 수 있다고 경고하고 있다. 양자 컴퓨터는 소립자의 세계에서 발견되는 '중첩'과 '양자 얽힘' 등의 특성을 활용하여, 기존 컴퓨터로는 불가능한 처리를 수행할 수 있다고 여겨진다. 이는 금융 모델링, 물류 최적화, 머신러닝 가속화 등 다양한 실제 문제 해결에 응용될 수 있는 잠재력을 지니고 있어 주목받고 있다. 그러나 이러한 가능성에도 불구하고, 양자컴퓨터의 실용화에는 아직 많은 연구와 개발이 필요한 상황이다. 양자 컴퓨터를 개발하고 있는 IBM과 같은 일부 회사는 양자 컴퓨터가 몇 년 안에 실제 문제에 영향을 미칠 것이라는 낙관적인 전망을 제시하고 있다. 하지만 이와 동시에 일부 전문가들은 양자 컴퓨팅 기술이 현실적인 적용에 회의적인 입장을 보이고 있다. 메타의 AI 연구 책임자인 양루쿤은 양자 컴퓨팅 기술에 대해 "매력적인 과학적 주제이지만 실제로 유용한 양자 컴퓨터를 생산할 가능성에 대해 확신하기 어렵다"고 말했다. 이는 양자 컴퓨터의 실용화에 대한 기대와 불확실성을 동시에 나타내는 발언으로 해석될 수 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 양자 하드웨어 책임자인 오스카 페인터는 양자 컴퓨터 산업에 대해 "엄청난 양의 과대 광고가 존재한다. 현재 상황에서 낙관적인 접근과 비현실적인 기대를 구분하기가 점점 어려워지고 있다"고 지적했다. 이는 양자컴퓨터 분야의 빠른 발전과 그에 따른 과대 광고의 증가가 업계 내에서 어떻게 인식되고 있는지를 보여준다. 결과적으로, 양자 컴퓨터 개발은 과학과 기술의 빠른 발전 속에서도 여전히 현실과 기대 사이의 간극을 좁히는 데 어려움을 겪고 있는 분야로 여겨진다. 현재 양자컴퓨터 개발의 근본적인 문제 중 하나는 오류 발생의 취약성이다. 대다수의 현재 개발 중인 양자컴퓨터들은 '노이즈(잡음)가 있는 중간 규모 양자 컴퓨터'(NISQ)로 분류되며, 이들은 몇 년에서 수십 년 내에 개발될 것으로 예상된다. 일부 전문가들은 이러한 컴퓨터들이 오류에도 불구하고 유용한 기능을 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 그러나 오스카 페인터 박사는 이러한 가능성에 대해 회의적인 입장을 보이며, 실용적인 양자 컴퓨터의 실현은 오류 처리 능력에 달려있다고 강조했다. 아울러 페인터 박사는 또한 "수천 개의 큐비트를 갖춘 대규모 양자 컴퓨터 구현을 위해서는 아직 해결해야 할 기술적 과제가 많다"며 "개발 완료까지 최소 10년이 소요될 것으로 예상한다"고 말했다. 양자컴퓨터의 발전과 관련하여, 마이크로소프트의 양자 컴퓨팅 부문 책임자인 마티아스 트로이어(Matthias Troyer)는 양자 컴퓨터가 실제로 유용한 결과를 제공할 수 있는 애플리케이션의 범위가 일반적으로 생각하는 것보다 훨씬 제한적일 수 있다고 지적했다. 이러한 견해는 양자 컴퓨터의 실용적인 적용과 관련하여 여전히 많은 도전과제가 존재한다는 것을 시사한다. 양자컴퓨터는 복잡한 문제를 기존의 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그로 인해 양자 컴퓨터는 암호 해독, 물질과 분자의 구조 예측, 최적화 문제 등 기존 컴퓨터로는 해결하기 어려운 복잡한 문제들을 효과적으로 처리할 수 있다. 또 분자와 화학 반응을 시뮬레이션하는 데 양자 컴퓨터가 사용될 경우, 약물 개발과 재료 과학 분야에서 혁신적인 발전을 이룰 수 있다. 현재 양자컴퓨터는 오류률이 높은 편이다. 양자 상태는 매우 불안정하며 외부 환경의 영향을 쉽게 받기 때문에, 정확한 계산을 위한 오류 수정이 어렵다. 아울러 양자컴퓨터는 극도로 낮은 온도에서 작동해야 하며, 이를 위한 복잡하고 비용이 많이 드는 냉각 시스템이 필요하다. 또한 양자컴퓨터를 위한 프로그래밍 언어와 알고리즘은 전통적인 컴퓨터 시스템과는 매우 다르다. 이로 인해 새로운 종류의 전문 지식과 기술이 필요하다. 그로 인해 현재로서는 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 우월한 실용적인 성능을 보이는 분야가 제한적이다. 양자 우위를 달성하려면 아직 많은 연구와 개발이 필요하다. 트로이어에 따르면, 양자 컴퓨팅이 기존 컴퓨터보다 기하급수적으로 빠른 것으로 알려진 응용 프로그램에는 '큰 숫자의 인수분해'와 '제약 설계 및 유체 역학 시뮬레이션' 등이 포함된다. 그러나 이러한 응용 프로그램의 가속화가 항상 효과적인 것은 아니며, 경우에 따라 기존 컴퓨터가 더 빠를 수도 있다고 한다. 트로이어는 양자컴퓨터가 복잡한 연산 과정을 수행함에 따라 큐비트의 연산이 매우 복잡해지며, 이는 기존 컴퓨터의 '트랜지스터 스위칭' 속도보다 느릴 수 있다고 설명했다. 실제로, 그는 '엔비디아(NVIDIA) A100'을 사용하는 컴퓨터와 10,000 큐비트를 탑재한 양자 컴퓨터의 성능을 비교하는 이론적 실험을 수행했다. 그 결과 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터의 성능을 능가하기 위해서는 수백 년 또는 수천 년에 걸친 연구가 필요할 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로, 트로이어는 "양자컴퓨터는 소규모 데이터 문제에서 기하급수적으로 빨라질 수 있지만, 현재의 양자 컴퓨터는 실용적이지 않다"고 지적했다. 이는 양자컴퓨터 개발의 현실적인 한계를 드러내며, 향후 연구와 개발이 직면한 도전과제를 보여주는 중요한 지표로 여겨진다. 스타트업 퀀텀에라(QuEra)의 최고 마케팅 책임자인 유발 보시어(Yuval Bossier)에 따르면, 회사의 큐비트 개발을 포함한 양자 컴퓨팅 분야는 현재 많은 변화를 겪고 있다. 보시에는 "일부 기업들이 양자 컴퓨팅 연구에서 AI 연구로 리소스를 전환하고 있다"고 말했다. 이는 양자 컴퓨팅 분야에 대한 투자와 관심이 AI 분야로 이동하는 현상을 반영한 것으로 보인다. 보시에는 또한 양자 컴퓨팅에 대한 과대 광고가 많은 재능 있는 사람들을 분야로 끌어들였지만, 현재 양자 컴퓨터가 세계의 다양한 문제를 해결하기 어렵다는 사실이 밝혀지면서 실망감을 불러일으키고 있다고 지적했다. 그 결과, 많은 연구자들이 이 분야를 떠나고 있다는 것이다. 이러한 현상은 양자 컴퓨팅 기술의 발전과 실용화에 대한 과도한 기대가 현실과 맞닥뜨리면서 생기는 문제로, 연구자들과 투자자들 사이에서 재평가가 필요한 시점임을 시사한다. 양자 컴퓨팅의 발전은 여전히 중요하지만, 그 기대치와 현실 사이의 균형을 찾는 것이 중요해 보인다. 독일의 유명 제약회사 '머크 KGaA'의 디지털 혁신 그룹 글로벌 책임자 필립 헤르바흐(Philip Herbach)는 양자 컴퓨터에 대해 현실적인 견해를 제시했다. 그는 "양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터로는 해결할 수 없는 문제들을 해결할 수 있을 것으로 기대되지만, 실제로는 새로운 지평을 여는 것보다는 기존 프로세스의 속도를 개선하는 데 더 자주 사용된다"고 언급했다. 이는 양자 컴퓨터의 실질적인 활용 가능성에 대한 보다 현실적인 평가를 나타낸다. 마이크로소프트의 마티아스 트로이어도 양자컴퓨터에 대한 회의론적인 견해를 표명했다. 그는 "이 분야에 대한 관심을 줄이려는 것이 아니라, 연구자들이 양자 컴퓨팅의 가장 유망한 응용 분야에 자원을 집중할 수 있도록 하기 위함"이라고 말했다. 트로이어의 이러한 발언은 양자 컴퓨팅 분야의 연구와 개발이 실질적인 결과를 낳기 위해서는 목표와 방향성을 명확히 하는 것이 중요함을 시사한다. 이러한 전문가들의 견해는 양자 컴퓨팅 기술의 미래가 여전히 불확실성을 내포하고 있으며, 실용화를 향한 길이 단순하지 않음을 보여준다.
- IT/바이오
2023-12-26 13:42:00
독일 뮌헨 공대, 기존 AI 칩보다 두 배 강력한 AI 칩 개발

기존 인공지능(AI) 칩보다 두 배 더 강력한 AI 칩이 독일에서 개발됐다. 독일 뮌헨 공과대학교(TUM)의 AI 프로세서 설계 전문가 후삼 아므루흐(Hussam Amrouch) 교수 연구팀은 기존의 인메모리 컴퓨팅 접근 방식보다 두 배 더 강력한 AI 칩을 개발했다고 과학 전문매체인 싸이테크 데일리(scitechdaily)가 최근 보도했다. 이 새로운 AI 칩은 트랜지스터가 계산과 데이터 저장을 동시에 수행하는 혁신적인 방식으로 설계됐다. 기존의 AI 칩과 달리, 계산과 데이터 저장이 분리되지 않고 통합되어 있어 효율성이 크게 향상됐다. 예를 들어, 딥 러닝 알고리즘을 실행할 때 계산 후 결과를 별도의 메모리에 저장하는 대신, 이 과정이 통합되어 속도와 에너지 소비를 대폭 줄일 수 있다. 또한 이 칩의 트랜지스터 크기는 28나노미터로, 기존 CMOS 칩의 트랜지스터 크기(10-20나노미터)보다 약간 크다. 이는 더 많은 정보를 저장할 수 있는 용량 증가로 이어져 결과적으로 기존의 AI 칩들보다 더 많은 데이터를 처리할 수 있다. 이 칩은 또한 초당 885 TOPS(테라 연산 스테핑)의 놀라운 성능을 달성한다. TOPS는 초당 10의 12승 회전을 의미하므로, 이 AI 칩은 초당 885조 회전의 연산을 수행할 수 있다. 이는 삼성전자의 MRAM 칩 등 유사한 AI 칩들보다 두 배 이상 강력한 성능을 자랑한다. 삼성의 MRAM은 자기저항 랜덤 액세스 메모리(Magnetoresistive Random Access Memory)의 약자로, 전류를 흐르게 하거나 차단하는 통해 데이터를 저장하는 형태의 메모리로, 트랜지스터가 계산과 데이터 저장을 동시에 수행하는 방식으로 설계되어 있다. 이 새로운 AI 칩은 삼성의 MRAM 칩과 유사한 설계 방식을 따르되, 트랜지스터 크기를 28나노미터로 줄이고 구조를 최적화하여 성능과 효율성을 향상시켰다. 이러한 발전은 AI 칩 기술의 새로운 가능성을 열어주며, 딥 러닝, 생성형 AI, 로봇 공학 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어, 이 칩을 활용하면 딥 러닝 알고리즘의 실행 시간을 단축하고, 우주 탐사에서의 물체 감지 정확도를 높이며, 드론 비행의 안정성을 강화할 수 있다. 이 AI 칩은 현재 초기 개발 단계에 있으나, 연구팀은 3년에서 5년 내에 실용적인 제품으로의 출시를 기대하고 있다. 제품화를 위해서는 업계의 안전 요구 사항을 만족시키고, 다양한 분야의 전문가들과의 협력이 필요할 것으로 보인다. 후삼 아므루흐 교수는 "이 새로운 AI 칩은 인메모리 컴퓨팅의 새로운 시대를 열 것으로 기대된다"며 "이 기술은 다양한 분야에서 AI의 잠재력을 더욱 극대화할 수 있을 것"이라고 말했다.
- IT/바이오
2023-11-24 11:35:00
인도, 초소형 슈퍼커패시터 개발⋯에너지 저장 분야 혁신 기대

인도에서 개발된 초소형 슈퍼커패시터(콘덴서)가 에너지 저장 분야에서의 혁신을 예고했다. 과학기술 전문매체 '사이테크 데일리(SciTechDaily)'는 최근 인도 과학 연구소(Indian Institute of Science, IISc)의 응용 물리학부 연구진이 기존의 슈퍼커패시터보다 훨씬 작고 밀도가 높은 초소형 슈퍼커패시터를 개발했다고 보도했다. 화학 분야 학술지 'ACS 에너지 레터(Energy Letters)'에 게재된 최근의 연구에서, 연구원들은 전통적인 커패시터에서 사용되는 금속 전극을 대체하여, 전계 효과 트랜지스터(Field Effect Transistors, FET)를 전하 수집기로 활용해 슈퍼커패시터를 제작했다. 이 연구를 주도한 교신 저자인 아바 미스라(Abha Misra) IAP의 교수는 "FET를 슈퍼커패시터의 전극으로 사용하는 것은 커패시터의 전하 조정 방식에 있어 혁신적인 접근이다"라고 언급했다. 현재 사용되는 커패시터들은 주로 금속 산화물 기반의 전극을 사용하지만, 이는 전자 이동성이 낮다는 한계를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 미스라 박사 팀은 전자 이동성을 개선하고자 이황화몰리브덴(MoS₂)과 그래핀 층을 몇 원자 두께로 번갈아 가며 금 접점에 연결한 하이브리드 FET를 개발하기로 결정했다. 이들은 두 FET 전극 사이에 고체 젤 전해질을 적용하여 고체 상태의 슈퍼커패시터를 구축했다. 이 전체 구조는 이산화규소와 실리콘 베이스 위에 구축됐다. 미스라 박사는 "두 시스템을 통합하는 것이 설계의 핵심이다"라고 언급했다. 이 두 시스템은 서로 다른 전하 용량을 가진 두 개의 FET 전극과 이온성 매질인 젤 전해질로 구성된다. IAP의 박사 과정 학생이자 연구의 수석 저자 중 한 명인 비노드 판와르(Vinod PanWar)는 트랜지스터의 모든 이상적인 특성을 구현하기 위한 장치 제작이 어려웠다고 말했다. 이 초소형 슈퍼 커패시터는 매우 작아 현미경 없이는 볼 수 없으며, 제작 과정에서는 높은 정밀도와 뛰어난 손기술이 필요하다. 현미경으로 관찰 가능 크기와 무게 면에서 기존 슈퍼커패시터를 능가하는 이 초소형 슈퍼커패시터는 배터리를 대체할 수 있는 새로운 가능성을 제시하고 있다. 연구팀은 전계 효과 트랜지스터(FET)와 이황화 몰리브덴(MoS₂)과 그래핀 층을 통합해 특정 조건에서 전기 용량이 3000% 이상 증가하는 결과를 얻었다. 슈퍼커패시터(콘덴서)는 특히 전기 용량의 성능을 강화하여, 전지처럼 사용할 수 있도록 설계된 부품이다. 전자 회로에서 사용되는 이 커패시터는 전기적으로 충전지와 유사한 기능을 제공한다. 기본적인 원리는 '전력을 저장하여 필요에 따라 방출하는 것'이며, 전자 회로가 안정적으로 작동하도록 하는 데 필수적인 부품 중 하나이다. 초소형 슈퍼커패시터는 기존 슈퍼커패시터보다 훨씬 작고 조밀한 구조를 가진다는 장점이 있다. 이러한 특성은 거리의 가로등부터 전자제품, 전기 자동차, 의료 기기에 이르기까지 다양한 응용 분야에 활용될 수 있는 기회를 제공한다. 현재 이러한 대부분의 장치는 배터리로 작동한다. 하지만 배터리는 시간이 지나면서 전기 저장 능력이 감소하여 제한된 수명을 갖게 된다. 반면, 커패시터는 설계 특성상 훨씬 오래 전기를 저장할 수 있는 장점이 있다. 슈퍼커패시터는 배터리와 커패시터의 장점을 결합하여 대량의 에너지를 저장하고 방출할 수 있는 장치로, 차세대 전자기기에서 매우 중요한 역할을 할 것으로 여겨진다. 이번 연구는 초소형 슈퍼커패시터의 가능성을 보여주는 중요한 성과로 평가된다. 향후 연구가 성공적으로 진행된다면, 초소형 슈퍼커패시터는 기존의 배터리를 대체하여 다양한 전자 기기의 성능과 수명을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다. 한국, 초소형 슈퍼커패시터 개발 현황 한편, 한국에서도 슈퍼커패시터 관련 연구와 개발을 진행하는 업체가 다수 있다. 에스피지(주)는 고체 전해질 기반의 슈퍼커패시터와 FET를 이용한 초소형 슈퍼커패시터를 개발하고 있다. 포스코케미칼(주)는 그래핀 기반의 초소형 슈퍼커패시터를, LG화학(주)는 전기 자동차용 초소형 슈퍼커패시터를 개발하고 있다. 한국의 슈퍼커패시터 기술은 세계 수준에 도달하고 있다. 이를 바탕으로 국내 업체들이 초소형 슈퍼커패시터 시장에서 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 초소형 슈퍼커패시터는 다양한 전자 기기에 적용 가능한 높은 잠재력을 가지고 있다. 특히 전기 자동차, 스마트 워치, IoT 기기 등에서 기존의 배터리를 대체할 수 있는 새로운 솔루션으로 기대를 모으고 있다. 전기 자동차의 경우, 초소형 슈퍼커패시터를 사용하면 배터리의 용량을 줄일 수 있고, 충전 시간을 단축할 수 있다. 또한, 스마트 워치나 IoT 기기에서의 사용은 배터리 수명을 연장할 수 있다. 초소형 슈퍼커패시터 기술의 지속적인 개발과 상용화가 진행된다면, 에너지 저장 분야에서 혁신적인 변화를 이끌 것으로 기대된다.
- IT/바이오
2023-11-06 15:42:00
AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발

노스웨스턴 대학교 엔지니어들은 가장 에너지 효율적인 방식으로 정확한 머신러닝 분류 작업을 수행할 수 있는 새로운 나노 전자 장치를 개발했다. 12일(현지시간) 미국 매체 노스웨스턴나우(northwestern now)에 따르면 기존 기술보다 100배 적은 에너지를 사용하는 방식으로 실시간으로 인공지능(AI) 작업을 수행할 수 있다. 이 장치의 가장 큰 특징은 클라우드를 이용하지 않고도 대용량 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 점이다. 따라서 설치 공간이 협소하고 전력 소비가 적은 웨어러블 기기, 예를 들어 스마트 시계나 피트니스 트래커에 적용하기에 이상적이다. 연구 팀은 이 새로운 나노전자소자의 성능을 확인하기 위해 심전도(ECG) 데이터를 활용해 불규칙한 심장 박동인 부정맥을 진단하는 실험을 진행했다. 실험 결과, 이 장치는 다양한 부정맥 유형을 거의 95%의 높은 정확도로 판별할 수 있었다. 이번 연구 결과는 공학과 의학 분야에서 큰 파장을 일으킬 것으로 보이며, 관련 논문은 12일 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)' 저널에 게재됐다. '개인화된 서포트 벡터 머신 분류를 위한 재구성 가능한 혼합 커널 이종 접합 트랜지스터'라는 제목의 이 연구는 미국 에너지부, 국립과학재단, 육군 연구소의 지원을 받아 진행됐다. 이 연구의 선임 저자인 노스웨스턴의 마크 허삼(Mark C. Hersam) 박사는 "오늘날 대부분의 센서는 데이터를 수집한 다음 클라우드로 전송하고, 분석은 에너지 소모가 많은 서버에서 수행된 후 최종적으로 사용자에게 결과를 전송한다"며 "이 접근 방식은 엄청나게 비싸고 상당한 에너지를 소비하며 시간이 많이 걸린다"고 성명했다. 이어 "우리 장치는 에너지 효율이 매우 높아 웨어러블 전자기기에 직접 배치하여 실시간 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으므로 건강 응급상황에 보다 신속하게 개입할 수 있다"고 말했다. 나노기술 전문가로 유명한 허삼 박사는 노스웨스턴 맥코믹 공과대학에서 월터 머피 재료과학 및 공학 교수로 활약하고 있다. 또한 재료 과학 및 공학과 학과장, 재료 연구 과학 및 공학 센터 소장, 그리고 국제 나노기술연구소 회원 등 왕성한 역할을 하고 있다. 허삼 박사는 이번 연구를 서던캘리포니아 대학교의 한 왕(Han Wang) 교수, 노스웨스턴 대학교의 비노드 상완(Vinod Sangwan) 연구 조교수와 공동으로 주도했다. 머신러닝 툴은 신규 데이터를 분석하기 전에, 먼저 학습 데이터를 다양한 카테고리에 정확하게 분류하는 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어, 사진을 색상별로 분류하는 도구의 경우, 빨간색이나 노란색, 파란색 등 각 사진의 색상을 정확히 식별할 수 있어야 한다. 이러한 작업은 인간에게는 간단하지만, 기계에게는 상당한 에너지를 소모하는 복잡한 작업이다. 현재 실리콘 기반 기술로 심전도와 같은 대규모 데이터 세트를 분류하려면 100개 이상의 트랜지스터를 필요로 한다.이러한 각각의 트랜지스터는 작동과정에서 에너지를 소비한다. 하지만 노스웨스턴의 나노 전자 장치는 단 두 개의 장치로 동일한 머신러닝 분류를 수행할 수 있다. 연구진은 디바이스 수를 줄임으로써 전력 소비를 획기적으로 줄이고 표준 웨어러블 기기에 적용 가능한 훨씬 더 작은 크기의 디바이스를 개발했다. 이 새로운 디바이스의 비결은 다양한 소재를 혼합하여 전례 없는 조정성을 구현한 것이다. 기존 기술은 실리콘을 사용하지만 연구진은 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브로 소형화된 트랜지스터를 제작했다. 따라서 데이터 처리 단계마다 하나씩 많은 실리콘 트랜지스터가 필요한 대신, 재구성 가능한 트랜지스터는 다양한 단계 간에 전환할 수 있을 만큼 동적이다. 이번 새로운 디바이스의 성공 비결은 다양한 소재의 혼합과 창의적인 조절 능력에 있다. 기존에는 실리콘을 주로 사용했으나, 이번 연구에서는 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브를 활용하여 소형화된 트랜지스터를 구현했다. 이러한 혁신적 접근 방법 덕분에, 각 데이터 처리 단계에 여러 개의 실리콘 트랜지스터를 사용하는 것이 아니라, 하나의 재구성 가능한 트랜지스터만으로도 다양한 단계를 동적으로 전환할 수 있게 되었다. 허삼 박사는 이에 대해 "두 가지 서로 다른 재료를 하나의 디바이스에 통합함으로써, 전류 흐름을 강력하게 조절할 수 있는 동적 재구성이 가능하다"며 "이런 방식으로 단일 디바이스에서도 높은 수준의 조절이 가능해져, 작은 공간과 적은 에너지만을 소비하면서도 정교한 분류 알고리즘 실행이 가능하다"고 덧붙였다. 연구진은 장치를 테스트하기 위해 공개적으로 사용가능한 의료 데이터 세트를 찾았다. 먼저 심전도 데이터를 해석하도록 디바이스를 훈련시켰는데, 이는 일반적으로 숙련된 의료진이 상당한 시간을 들여야 하는 작업이다. 그런 다음 장치에 정상, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 다발 분기 블록 박동, 오른쪽 다발 분기 블록 박동 등 6가지 유형의 심장 박동을 분류하도록 요청했다. 연구팀은 장치의 성능을 테스트하기 위해 공개적으로 접근 가능한 의료 데이터 세트를 활용했다. 첫 단계에서 연구팀은 디바이스를 훈련시켜 심전도 데이터를 해석할 수 있도록 하였는데, 이는 일반적으로 전문 의료인력이 상당한 시간을 투입해야 해결할 수 있는 문제였다. 연구팀은 이어서 장치에게 정상 심장 박동, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 번치 가지 블록, 오른쪽 번치 가지 블록 등 총 6가지 유형의 심장 박동 패턴을 구분하도록 요청했다. 이렇게 개발된 나노전자 장치는 1만 개의 심전도 샘플을 분석하며 각각의 부정맥 유형을 정확하게 식별할 수 있었다. 또한, 이 장치는 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없어, 환자의 소중한 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 환자의 개인 정보 보호도 가능하다. 허삼 박사는 "데이터가 전송될 때마다 도난당할 위험이 증가한다"고 주장했다. 그는 "개인 건강 정보가 손목 시계와 같은 웨어러블 장치에서 로컬로 처리될 경우, 정보의 도난 위험이 크게 감소한다"고 덧붙였다. 그러면서 이런 방법으로 이 장치가 개인 정보의 보호를 강화하고 정보 유출의 위험을 줄일 것이라고 강조했다. 그는 이러한 나노전자 장치가 향후 웨어러블 기기에 통합되어, 각 사용자의 건강 상태에 맞춰 개인화되며 실시간 애플리케이션에 적용될 것으로 전망했다. 이를 통해 사용자들은 추가적인 전력 소모 없이도 기존에 수집된 데이터를 최적화하여 활용할 수 있을 것으로 보인다고 말했다. 허삼 박사는 "AI 도구들이 전력 소비의 큰 부분을 차지하고 있는 상황"이라며 "현재의 컴퓨터 하드웨어에 계속 의존하는 것은 지속 가능하지 않다"라고 경고했다.
- IT/바이오
2023-10-14 10:24:00