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美 스탠퍼드대, 세계 최강 'X선 자유전자 레이저' 개발
- 미국 에너지부 소속 스탠퍼드 대학교 SLAC 국립 가속기 연구소에서 세계에서 가장 강력한 X-선 레이저를 발사할 수 있는 업그레이드된 'X선 자유전자 레이저(XFEL)'를 선보였다고 더 레지스터가 최근 보도했다. 11억 달러(약 1조 4680억 원)의 비용을 들여 10년의 노력 끝에 4세대 X선 자유전자 레이저인 이 연구소의 LCLS(Linac Coherent Light Source ) 원자 X-선 자유전자 레이저가 업그레이드(LCLS-II) 되어 초당 최대 백만 펄스를 전달할 수 있게 됐다. 이번에 업그레이드된 LCLS-II는 이전 제품보다 8000배 더 많은 초당 최대 100만 개의 X선 플래시를 통해 양자 물질부터 청정 에너지 기술, 의학 분야에 이르기까지 광범위한 응용 분야의 핵심인 원자 규모의 초고속 현상을 탐구할 수 있는 문이 열렸다. 미국 정부는 각 펄스는 이전 기기에서 방출되는 것보다 최대 1만배 밝아졌으며, 이는 이전 모델보다 8000배 강력하다고 밝혔다. LCLS의 책임자인 마이크 듄(Mike Dunne)과 LCLS-II 프로젝트 리더인 그렉 헤이즈(Greg Hays)는 "이 X-선의 파장은 원자 크기와 유사해, 이를 통해 분자의 내부 구조를 분석할 수 있다. 또한, 이 X-선이 초고속 펨토초(십억분의 일초) 버스트로 방출되기 때문에, 움직이는 것들을 마치 '정지화면'처럼 디스코 라이트와 비슷한 효과로 촬영할 수 있다"라고 말했다. 펨토초 레이저는 매우 짧은 진동 폭을 가진 펄스를 연속적으로 낼 수 있는 레이저로 수백 킬로미터(km)의 거리에서 1 나노미터(㎚, 10억 분의 1 미터)의 차이까지 정밀 측정이 가능해 행성 탐사를 비롯해 통신이나 기상, 환경 측정 등에 활용된다. 연구원들은 "우리는 주변 세계가 원자 분자 규모에서 어떻게 작동하는지에 대한 스톱모션 영화를 만들어 낸다. 화학 반응을 실시간으로 추적하거나 초전도와 같은 양자 현상의 발생을 관찰하는 것과 유사하다"고 덧붙였다. 새로운 LCLS-II는 자외선 빛의 펄스를 생성하여 포토캐소드(광전음극, 광선에 노출될 때 광전자를 생성)와 충돌시켜 광전자를 방출한다. 이 전자들은 섭씨 마이너스 271도로 냉각된 37개의 크라이오젠 모듈(극저온 환경에서 사용되는 모듈)을 통해 이동하게 되는데, 이 모듈 안에는 초전도자석이 포함되어 있어 전자가 광속에 근접한 속도로 가속된다. X-선은 분자를 관통하며, 이때의 굴절을 통해 그 구조의 세부적인 패턴이 만들어진다. 더 강한 X-선 레이저를 활용하면, 과학자들은 물질이나 화학 반응의 실시간 변화를 더욱 빠르고 상세하게 캡처할 수 있게 되어, 해당 과정을 직접 관찰하는 능력을 갖게 된다. 제니퍼 그랜홈(Jennifer Granholm) 미국 에너지부 장관은 "SLAC의 LCLS-II 빛은 우주의 가장 작고 빠른 현상들을 탐색하며, 건강부터 양자 재료 과학에 이르기까지 다양한 학문에서 중요한 발견을 이끌 것"이라고 전했다. 이 개선된 X-선 레이저는 두 개의 크라이오플랜트(액체 냉매를 생성하고 저장하기 위해 사용되는 설비)가 장착됐다. 이 장비는 전자로부터 X-선을 생성하는 데 필요한 언듈레이터(undulator, 자기장과 전기장을 사용하여 입자를 진동시키고 광자를 방출) 두 개를 탑재했고, 더 민감한 감지기와 센서를 포함하고 있다. 또한 이러한 데이터를 신속하게 처리하는 능력도 갖추고 있다. 과학자들은 이 레이저를 사용하여 광합성이나 응축 물질 내 원자 간 상호 작용과 같은 과정을 조사할 예정이다. 듄과 헤이즈는 "소프트 X-선은 분자 내 전자의 위치를 파악하는 데에 유용해, 에너지와 전하의 움직임을 이해하는 데 도움을 준다. 예컨대, 태양에서 에너지를 어떻게 효율적으로 활용할 수 있는지를 알려주게 된다. 반면 하드 X-선은 원자의 위치를 표현해줘서 물질의 구조를 나타낸다. 이는 주변 환경의 구성 방식을 이해하는 데 유용하다. 특히 단백질 구조나 질병 치료에 쓰이는 의약품이 좋은 예시"라고 말했다. 과학자들은 몇 주 안에 이 장비로 실험을 시작할 계획이며, 다른 연구자들도 레이저를 사용하기 위해 시간을 신청할 수 있다. 아스메렛 아세포 베르헤(Asmeret Asefaw Berhe) DOE 과학국 국장 "LCLS-II와 연구자 공동체가 국가 과학의 우선 순위에 어떤 영향을 미칠지 기대하고 있다. 화학, 재료, 생물학 등의 기본 과학 연구부터 청정 에너지연구와 양자 정보 과학과 같은 프로젝트를 통한 국가 안보 확보에 이르기까지 다양한 분야에서 중요한 발견을 이끌어 낼 것"이라고 강조했다.
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美 스탠퍼드대, 세계 최강 'X선 자유전자 레이저' 개발
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도시바, AI로 '포트홀' 감지해 중대 사고 예방
- 비가 쏟아지면 도로 표면에 구멍이 생기는 포트홀(pot hole)은 자칫 중대 사고로 이어질 확률이 높다. 이 포트홀은 일반적으로 사람의 눈으로 직접 확인하고 보수해야 했기 때문에, 많은 시간과 노동력이 소모되어왔다. 그런데 일본의 전기기기 회사 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈가 포트홀을 해결할 수 있는 '노면 변화 감지 AI(인공지능)'를 개발해 실용화에 나섰다. 일본 IT전문 매체 지디넷(ZD NET)에 따르면, 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈는 NEXCO 중일본과의 협력 하에 고속도로 일상 점검의 효율성을 향상시키기 위한 검증실험을 진행했다. 그 결과, 이 AI 기술은 일상 점검의 자동화와 노동력 절감 뿐만 아니라, 긴급 보수가 필요한 포트홀을 조기에 발견하는 데 큰 효과가 있음이 밝혀졌다. 이로써 고속도로의 유지보수와 장기적인 안정적 운영에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 지난 2019년 NEXCO 중일본 지역 내의 고속도로에서 약 3200건의 포트홀이 발견됐다. 이 중 30년이 경과한 도로가 전체의 60%를 차지하며, 노면의 변화로 인해 포트홀 발생 빈도가 증가했다. 이로 인해 적시에 이루어지는 점검 및 유지보수가 절실하게 필요한 상황이었다. 기존의 점검 방식은 점검원이 순찰 차량을 이용하여 정기적으로 도로를 순회하며 육안으로 포트홀을 확인하는 방식이었다. 긴급 보수가 필요한 포트홀을 발견할 경우, 점검원은 안전한 정차 지점을 찾은 후, 다시 포트홀이 있는 장소로 돌아와 사진 촬영을 해야 했다. 이후 해당 사진을 도로관제센터에 보고하는 과정을 거쳤다. 도시바 연구개발센터의 미디어 AI 실험실 전문가 노다 레이코 씨는 "노면 변화 감지 AI는 점검원이 탑승한 차량에 설치된 카메라로 이미지를 수집하며, 이 이미지를 AI로 분석한다. 이를 통해 주행 중에도 실시간으로 포트홀을 자동으로 파악하고, 바로 도로관제센터에 보고가 가능하다. 이로써 점검 품질의 일관성과 작업의 안전성이 보장되며, 긴급 보수에 소요되는 시간도 크게 줄일 수 있다"고 말했다. 이번 AI의 눈에 띄는 특징은 '약교사 학습형' 기술이 탑재된 것이다. '약교사 학습형' 기술은 영어로 'Weakly Supervised Learning'이라고도 하며, 머신러닝에서 사용되는 학습 방식 중 하나다. 도시바는 AI가 딥러닝 모델을 통해 입력 이미지에서 비정상 패턴의 스코어 맵을 생성한다고 설명했다. 이 모델은 스코어 맵의 최대값이 입력 이미지의 변화와 일치하도록 학습되어, 정상 이미지와 비정상 이미지 사이의 차이점을 높은 스코어로 표시한다. 이 기술의 도입으로 이미지 분석 시간이 기존 1분 40초에서 단 1초로 줄어들었다. 이로 인해 작업 부담을 줄이고 다양한 도로 환경에서의 적용이 용이해졌다. 향후 두 회사는 NEXCO 중일본과 실증 실험을 진행해 긴급 보수가 필요한 포트홀의 검출 정밀도를 향상시키고 오는 2024년 실용화를 목표로 하고 있다. 2024년 이후로는, 네쿠스코(NEXCO 일본도로공단 후계의 민영기업으로, 동일본, 중일본, 서일본의 3개 회사로 구성)는 각 점검 항목별로 내부에서 AI 모델을 개발할 수 있는 서비스를 제공할 계획이다.
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도시바, AI로 '포트홀' 감지해 중대 사고 예방
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일본, 코로나19 후 학교 복귀 돕는 '로봇 어시스턴트' 도입
- 코로나19 팬데믹 이후 학교에 복귀하는 것을 어려워하는 학생들에게 원격 수업 참석 기회를 제공하기 위한 '로봇 어시스턴트'가 일본 학교에 도입될 전망이다. 영국 매체 더 가디언(The Guardian)에 따르면, 일본의 한 도시는 무단 결석률 상승에 따른 대책으로 로봇 어시스턴트를 활용할 계획이다. 교육 당국은 이 로봇을 통해 결석한 학생들이 원격으로 실시간 수업 참여를 유도해 점차 학교로의 복귀를 기대하고 있다. 일본 교육부 통계에 따르면 2022년 3월까지 초·중학생 중 30일 이상 학교를 거부한 학생이 역대 최다인 24만4940명에 달했다. 원인으로는 코로나19 팬데믹이 가져온 정신적, 신체적 스트레스가 큰 비중을 차지한다. 비록 정부는 학교 휴교령을 내리지 않았으나, 많은 학교에서는 코로나 확산 우려로 자발적으로 수업을 중단했고, 이로 인해 일상 교육 활동의 재개가 어려워진 상황이다. 마이니치 신문 보도에 따르면, 일본 남서부 구마모토 시의 몇몇 학교에서는 올해 11월 로봇 도입을 계획하고 있다. 이 로봇은 마이크, 스피커, 카메라가 탑재되어 있어 원격 학습하는 학생들도 실시간으로 수업에 참여하게 된다. 교사의 지속적인 지도는 필수이지만, 로봇의 도입으로 결석한 학생들이 학교 환경에 적응하는 데 도움을 받게 될 것으로 기대된다. 또한, 지역 교육 당국은 이 로봇은 교실에서만 활용되는 것이 아니라 학교 내 다양한 시설과 행사에서도 활동할 계획이라고 밝혔다. 최근 무단 결석 학생 수의 증가와 그 원인으로 지목되는 코로나19 팬데믹을 고려할 때, 이 같은 로봇 도입은 많은 학생들에게 새로운 학습 기회를 제공할 것으로 전망된다. 지난 1월 구마모토 지역의 여러 학교들은 결석 학생들을 위해 온라인 수업 스트리밍을 지원하는 학습 도우미를 선임해 학생들 사이에서 큰 호응을 얻었다. 수업 참여에 대한 피드백에서 한 학생은 가상 교실 활동이 자신의 자존감 향상에 큰 도움이 되었다고 밝혔다. 또 다른 학생은 온라인 상에서 교사와 동급생들과의 소통이 더 자연스럽고 덜 긴장된다고 평가했다. 시교육위원회 소속 한 관계자는 "로봇 도우미의 역할은 단순 수업 지원뿐만 아니라, 학생들이 가상 교실에서 자유롭게 활동하며 동급생들과 소통하는 기회를 제공하는 것"이라고 강조했다. 그는 또 "이러한 접근을 통해 결석 학생들의 정신적인 장벽을 낮추는 데 큰 도움이 될 것"이라고 기대했다.
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일본, 코로나19 후 학교 복귀 돕는 '로봇 어시스턴트' 도입
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
- 미래 기술에서 양자 컴퓨터를 빼고 이야기할 수 없다. 양자 컴퓨터는 독특한 도전과제를 제시하고 전례 없는 연산 능력을 약속하는 최첨단 기술이다. 양자 컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용하여 작동한다. 이진 논리(0과 1)와 순차적 계산으로 작동하는 기존 컴퓨터와 달리, 양자 컴퓨터는 무한한 수의 가능한 결과를 나타낼 수 있는 양자 비트, 즉 '큐비트(qubit)'라는 정보 단위를 사용해 계산을 수행한다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 양자역학의 확률적 특성을 활용하여 엄청난 수의 계산을 동시에 수행할 수 있다. 인공지능(AI) 챗 GPT보다 더 큰 기술혁신을 몰고 올 것으로 기대되는 양자 컴퓨터의 장점은 첫째, 기존 컴퓨터보다 어떤 작업도 더 빠르게 수행할 수 있다. 양자 컴퓨터에서는 원자가 기존 컴퓨터보다 더 빠르게 움직이기 때문이다. 둘째, 높은 수준의 정밀도로 국가 보안 및 메가데이터 처리에 적합하다. 셋째, 에너지 낭비가 적다. 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있지만 암호화부터 신약 개발에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 양자 컴퓨터를 사용하면 부작용이 적고 더 효과적인 신약을 개발할 수 있다. 또한 IT 보안의 주요 도전 과제이기도 하다. 연구자와 기술 기업은 양자 컴퓨터의 성능을 견딜 수 있는 새로운 암호화 방법을 모색해야 한다. 여기에는 새로운 암호화 알고리즘을 개발하거나 양자역학의 원리를 사용하여 '양자 암호화'로 알려진 것을 만드는 게 포함될 수 있다. 프랑스 일간 경제지 라 트리뷘(LATRIBUNE)에 따르면 2030년까지 2000~5000대의 양자 컴퓨터가 작동할 것으로 보인다. 이 매체는 양자 컴퓨터 퍼즐에는 많은 조각이 있기 때문에 가장 복잡한 문제를 처리하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 2035년 이후에나 존재할 수 있다고 전망했다. 또 대부분의 기업은 2035년까지 양자 컴퓨터를 통해 상당한 가치를 창출할 수 없겠지만, 일부 기업은 향후 5년 동안 이득을 볼 수 있을 것으로 내다봤다. 양자 컴퓨터 시장 규모는 2022년 약 10억 달러에서 2030년 80억 달러로 증가할 것으로 추정된다. 퓨처 아이즈에서는 양자 컴퓨터 작동 원리와 금융이나 생명공학, 공급망 등의 적용 분야, 향후 양자 컴퓨터 개발 과제 등을 점검해본다. 양자 컴퓨터의 작동 원리 1) 중첩 양자컴퓨터의 '중첩(Quantum superposition)'은 양자역학의 기본 원칙 중 하나로, 양자시스템이 두 개 이상의 상태를 동시에 가질 수 있다는 개념을 의미한다. 전통적인 컴퓨터에서 비트는 0 또는 1의 값을 갖는다. 그러나 양자컴퓨터에서 '큐비트'는 중첩의 원칙 덕분에 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. 이러한 특성은 양자컴퓨터가 복잡한 계산을 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 2) 양자 얽힘 양자 얽힘은 큐비트가 서로 결합하여 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트의 상태에 즉각적으로 영향을 미칠 수 있게 함으로써 큐비트 사이의 거리에 관계없이 큐비트를 연결할 수 있게 한다. 이 특성 덕분에 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있다. 3) 양자 게이트 양자 게이트는 큐비트 집합에서 수행할 수 있는 연산이다. 양자 게이트는 고전 컴퓨팅의 논리 게이트와 유사하지만, 중첩과 얽힘 덕분에 양자 게이트는 가능한 모든 입력을 동시에 처리할 수 있다. 양자 컴퓨터의 적용 잠재력 양자 컴퓨터의 잠재력은 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있어 기존 컴퓨터에 비해 계산 능력이 기하급수적으로 증가한다는 데 있다. 기존 컴퓨터는 한 사람의 경주 결과를 계산할 수 있지만, 양자 컴퓨터는 서로 다른 경로를 가진 수백만 명의 참가자가 참여하는 경주를 동시에 분석하고 확률 기반 알고리즘을 사용하여 가장 가능성이 높은 우승자를 결정할 수 있다. 양자 컴퓨터는 특히 여러 가지 확률적 결과가 나오는 최적화 문제와 시뮬레이션을 해결하는 데 적합하며 물류, 의료, 금융, 사이버 보안, 날씨 추적, 농업 등의 분야에 혁신을 가져올 수 있다. 양자 컴퓨터의 영향력은 지정학까지 확장되어 전 세계적으로 힘의 역학 관계를 재편할 수 있다. 양자 컴퓨터는 금융과 생명공학, 공급망 등 많은 산업 분야에 혁신을 가져올 것이다. ◇ 금융 금융 및 투자 산업은 양자 AI(퀀텀 AI)의 혜택을 크게 받을 수 있는 분야 중 하나다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 양자 AI 알고리즘은 금융회사가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 리스크를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 시장 동향을 분석하고 주식, 채권 및 기타 금융상품의 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이는 투자자가 투자 시점에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 구매, 판매 또는 보유 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 또한 금융회사가 새로운 투자 기회를 파악하는 데도 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 새로운 트렌드와 성장 가능성이 있는 산업을 파악할 수 있다. 이를 통해 투자자는 새로운 산업의 초기 단계에 진입하고 잠재적으로 상당한 투자 수익을 얻을 수 있다. ◇ 생명공학 양자 AI는 유전자 데이터와 기타 복잡한 의료 정보를 분석할 수 있는 능력을 통해 질병에 대한 새로운 치료법과 치료법을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 대량의 유전자 데이터를 분석하여 암과 같은 질병의 근본적인 원인을 파악하는 데 사용될 수 있다. 이는 연구자들이 이러한 질병을 유발하는 특정 유전자 돌연변이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 의료진이 환자 개개인에게 맞춤화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 환자의 유전자 데이터를 분석하여 해당 환자의 특정 질환에 가장 효과적인 치료법을 찾아낼 수 있다. 이를 통해 의료진은 보다 효과적인 치료를 제공하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있다. ◇ 공급망 및 물류 물류 및 공급망 관리는 양자 AI의 혜택을 크게 받을 수 있는 또 다른 분야다. 복잡한 물류 네트워크를 최적화함으로써 기업은 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있다. 양자 AI는 배송 경로와 배송 시간을 분석하여 가장 효율적인 상품 운송 방법을 파악하는 데 사용될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 판매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 제품 수요를 예측하고 기업이 재고 수준을 최적화할 수 있도록 도울 수 있다. 이를 통해 기업은 낭비를 줄이고 수익성을 개선할 수 있다. ◇ 기후 및 환경 모델링 양자 AI는 기후 및 환경 모델링에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 연구자들은 대량의 환경 데이터를 분석함으로써 기후 변화의 영향을 더 잘 이해하고 그 영향을 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있다. 양자 AI는 위성 데이터를 분석하여 해수면 변화를 추적하고 해수면 상승이 해안 지역 사회에 미치는 영향을 예측하는 데 사용될 수 있다. 또 기상 조건을 분석하고 허리케인이나 토네이도와 같은 자연재해의 발생 가능성을 예측하는 데에도 사용될 수 있다. 양자 컴퓨터의 개선점 양자 컴퓨터는 큐비트 수정과 양자 오류 등의 수정, 양자 알고리즘 개발 등이 문제점으로 거론된다. 이를 개선하면 양자 컴퓨터는 상상할 수 없는 혁신적인 단계로 접어들 것으로 보인다. 1) 큐비트 개선 양자 컴퓨팅의 기본 단위인 큐비트는 고전적인 비트에 해당한다. 연구자들은 양자 정보를 보다 안정적으로 저장하고 조작할 수 있는 더 안정적이고 일관된 큐비트를 개발하기 위해 노력하고 있다. 초전도 큐비트, 갇힌 이온 기반 큐비트, 광자 기반 큐비트 등 다양한 기술이 연구되고 있다. 2) 큐비트 수 증가 양자 계산의 규모와 복잡성은 사용 가능한 큐비트 수에 따라 달라진다. 연구자들은 더 강력한 양자 알고리즘을 실행하기 위해 큐비트 수를 크게 늘리고자 한다. 큐비트 수가 많은 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 접근할 수 없는 계산을 수행할 수 있게 해준다. 3) 양자 오류 수정 양자 시스템은 노이즈, 간섭, 불안정성 등의 요인으로 인해 오류가 발생하기 쉽다. 양자 오류 수정은 양자 오류를 감지하고 수정하는 기술을 개발하여 실제 시스템에서 양자 계산의 신뢰성을 보장하는 것을 목표로 하는 활발한 연구 분야다. 4) 양자 알고리즘 연구원들은 양자 컴퓨터에서 실행되도록 설계된 특정 알고리즘을 개발하기 위해 노력하고 있다. 이러한 알고리즘은 양자 속성을 활용하여 기존 알고리즘보다 복잡한 문제를 더 빠르게 해결한다. 유망한 양자 알고리즘의 예로는 쇼 인수분해 알고리즘, 그로버 검색 알고리즘, 양자 시뮬레이션 알고리즘 등이 있다. 5) 양자 머신 러닝과 양자 인공 지능의 사용 연구자들은 양자 시스템의 고유한 특성을 활용할 수 있는 새로운 머신러닝 및 인공 지능 알고리즘을 개발하기 위해 양자 컴퓨팅의 활용을 모색하고 있다. 6) 양자 클라우드 서비스의 부상 큐비트 수와 일관성 시간이 증가함에 따라 많은 기업이 사용자에게 양자 클라우드 서비스를 제공하여 자체 양자 컴퓨터를 구축하지 않고도 양자 컴퓨팅의 성능을 이용할 수 있도록 하고 있다. 7) 양자 오류 수정의 발전 양자 컴퓨터를 실질적으로 유용하게 사용하려면 계산 중에 발생하는 오류를 최소화하는 양자 오류 수정 기술이 필요하다. 이 목표를 달성하기 위해 많은 새로운 기술이 개발되고 있다. 양자 컴퓨팅은 아직 개발 초기 단계에 있으며, 널리 사용 가능하고 상업적으로 실행 가능한 양자 시스템이 현실화되려면 많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 하지만 이러한 혁신 분야의 지속적인 발전은 가까운 미래에 양자 컴퓨팅에 대한 흥미로운 전망을 열어줄 수 있다. 양자 컴퓨팅은 새로운 논리 패러다임으로 인해 프로그래밍에 완전히 다른 접근 방식이 필요하다. 이 기술의 잠재력을 효과적으로 활용하려면 불확실성과 반복적인 휴리스틱 접근 방식을 수용하는 것이 필수적이다. 그러나 양자 컴퓨팅의 한 가지 중요한 과제는 오류 확률을 높이지 않고 여러 큐비트를 연결해야 한다는 점이다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 상업적 성장을 가로막는 중요한 장애물로 남아 있다. 양자 상태를 저하시키는 디코히어런스를 피하기 위해 큐비트를 실제 환경으로부터 격리해야 한다는 현실적인 제약이 있다. 현재는 극도로 낮은 온도로 냉각하는 것이 격리에 사용된다. 현재 진행 중인 연구에서는 양자 프로세서의 확장성과 상업적 실용성을 높이기 위해 포토닉스 및 다양한 소재를 포함한 다양한 방법론을 모색하고 있다. 또한 양자 컴퓨터는 '1000큐비트'의 강력한 성능이 필요하다. 지난 10년 동안 양자 컴퓨팅은 괄목할 만한 발전을 이루었다. 예를 들어 IBM은 2017년에 50큐비트 칩을 출시했으며, 2019년에는 특정 계산에서 가장 빠른 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 성능을 보였다고 주장했다. 1000큐비트 양자 컴퓨터 개발 경쟁이 이미 진행 중이며, 더 많은 발전이 기대된다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 최대한 발휘하려면 오류 수정 큐비트의 개발이 필수적이다. 현재의 양자 프로세서는 하나의 오류 수정 큐비트를 구현하기 위해 상당한 수의 표준 큐비트가 필요한 경우가 많다. 그러나 이 문제는 향후 몇 년 내에 해결될 것이라는 낙관적인 전망이 나오고 있다. 현재 거론하는 양자 컴퓨터에 대한 단기적인 전망은 과장된 것일 수 있지만, 장기적인 결과는 판도를 바꿀 가능성이 높다. 다양한 분야에서 전 세계적으로 관심이 높아지면서 상당한 자본이 투입되고 있으며, 향후 몇 년 동안 놀라운 실용적 혁신이 이루어질 수 있는 기반을 마련하고 있다. 양자 컴퓨터는 전례 없는 연산 능력을 제공하고 다양한 산업과 분야에 혁명을 일으켜 세상을 변화시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 아직 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 양자 기술의 지속적인 발전은 언제든 획기적인 발전이 일어날 수 있음을 시사한다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 활용하면 모든 첨단 기술 중에서 가장 영향력 있는 기술이 되어 우리 사회에 큰 발전을 가져올 것으로 기대된다.
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
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발각시 액화되는 '스파이 로봇' 개발
- 서울대 재료공학부 강승균 교수팀 연구원들이 자외선(UV)과 열에 반응해 자가 붕괴하는 '에퍼멀 로봇(Ephemeral Robot)'의 프로토타입(본격적인 상품화에 앞서 성능을 검증 및 개선하기 위해 간단히 핵심 기능만 넣어 제작한 기본모델)을 개발했다. 연구원들이 개발한 이번 에퍼멀 로봇은 자외선(UV)과 열에 접촉하면 스스로 분해 될 수 있는 실리콘 엘마스토머(silicone elastomer)를 이용해 제작했다. 임무 중에는 기능을 유지하고 필요에 따라 액화해 수명 주기를 제어하여 중요한 데이터의 보안을 유지 할 수 있다. 이 로봇은 적에게 노출되면 스스로 녹아 사라질 수 있는 장점을 보유하고 있어 정찰 로봇 등 군사적 활용도가 높을 것으로 기대된다. 그러나 애퍼멀 로봇의 대표적인 소재인 열경화 실리콘은 내열성 및 내화학성이 강해 소재 분해에 적합하지 않는 지적이다. 열경화 실리콘 기반의 소프트 로봇의 분해를 위해서는 300°C까지의 극한 온도와 유사한 극단적인 pH 수준에 견뎌야 하는 문제를 먼저 해결해야 한다. 서울대 연구팀은 자외선 감응형 소재를 활용해 본연의 장점을 유지하면서 강한 자외선을 통해 가교 고분자를 쉽고 빠르게 분해할 수 있으며, 큰 열에너지나 극단적인 pH 조건이 갖춰지지 않아도 로봇이 스스로 액화될 수 있다고 말했다. 개발 소재를 소프트 로봇에 적용해 분해를 쉽게 함으로써 다양한 분야로의 응용 가능성을 열었다. 광 감응형 플루오린 발생제를 첨가한 실리콘 탄성 복합체 기반 자외선 감응형 소재는 복구할 수 없는 분해 가능한 소재다. 기존 실리콘과 같은 간단한 합성 프로세스와 뛰어난 기계적 특성을 가졌으며, 가교 구조의 고분자를 쉽고 빠르게 분해할 수 있도록 설계됐다. 연구팀은 해당 재료 시스템을 기반으로 소프트 로봇을 제작하고 주위 환경을 정찰할 수 있는 초박형 전자소자를 제작·탑재해 자외선, 온도, 로봇의 움직임까지 실시간으로 측정하는 로봇 시스템을 구현했다. 프로젝트 주요 저자인 서울대학교 재료과학 및 공학부의 오민하 박사는 "유연한 로봇이 주어진 미션을 완료 후에 붕괴가 필요한 상황이 되면, 로봇이 스스로 붕괴 절차를 밟으며 2시간 이내에 붕괴된다"고 설명했다. 이번에 개발한 로봇의 소재는 경직되지 않은 실리콘 엘라스토머(실리콘 수지)를 기반으로 한다. 내부에는 자외선으로 활성화되는 디페닐요오노늄 플루오라이드(DPI-HFP) 생성기가 분산되어 있으면서, 작은 LED를 통해 자외선 빛에 노출되면 실리콘 소재는 플루오라이드 이온(F −)을 방출하여 구조 전체가 즉시 붕괴된다. 자외선 자극에 반응해 Si-O-Si 결합이 F− 이온을 통해 균열되며 전체 구조가 파괴된다. 연구자들은 이 장치를 테스트하기 위해 다양한 전자 기기(온도 및 자외선을 측정하는 응력 센서 등)에 장착해 테스트를 진행했다. 로봇의 형태는 생분해성 폴리락틱 애씨드(생분해성 폴리머) 형태의 몰드 내에서 DPI-HFP-실리콘 혼합물을 60°C에서 30분 동안 경화시켰으며, 자가파괴 과정은 자외선을 활성화하고 60분 동안 120°C로 녹이는 것으로 시작된다. 이 시스템이 적용돼 파괴된 로봇은 실리콘 복합물과 기능이 없는 얇은 전자 부품을 포함한 오일 형태의 잔여물만 남긴다. 연구팀은 이 기술이 로봇 폐기물을 줄이는 데 도움을 주는 것뿐만 아니라 군사 작전과 접근하기 힘든 지역의 탐사 로봇에도 적용될 수 있다고 예상하고 있다. 연구원들은 사용자 안전을 고려한 액화 로봇 후속 연구를 계속 진행할 계획이라고 전했다.
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- IT/바이오
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발각시 액화되는 '스파이 로봇' 개발
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AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'
- 오픈AI의 챗GPT는 자연어 처리 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔다. 이를 바탕으로 중국, 한국 등 전세계 여러 국가들이 생성형 인공지능(AI) 개발에 본격적으로 나섰다. 프랑스 기술 전문 매체 르빅데이터프랑스에 따르면 MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 팀은 AI, 로봇공학, 자율주행차 분야의 혁신이 가능한 '액체 신경망(LNN, Liquid neural network)'이라는 새로운 딥 러닝 모델을 선보였다. 전통적인 딥 네트워크는, 예를 들어 차선 유지 같은 기능을 수행하기 위해 약 10만 개의 인공뉴런과 50만 개의 매개변수가 필요했다. 그러나 액체 신경망을 이용하면 불과 19개의 뉴런만으로 동일한 작업을 처리할 수 있을 정도로 효율적이다. 더불어 기존 딥 러닝 시스템이 인과 관계 파악에 한계가 있었던 반면 액체 신경망은 인과 관계를 더욱 깊게 이해하며, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있다. 이러한 액체 신경망 개발의 배경은 로봇이 대규모 언어 모델을 실행하기에는 필요한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 부족하다는 점에서 출발했다. MIT CSAIL의 다니엘 러스(Daniel Rus) 이사는 로봇에 적합하며 실시간으로 실행 가능한 효율적인 신경망 개발의 필요성을 강조했다. 기존 신경망과는 다르게, 동적으로 조절 가능한 미분 방정식을 활용하여 새로운 상황에 유연하게 대응할 수 있게 됐다. 이는 기본적인 수학 방정식과 함께 새로운 하드웨어 구조를 통해 동적 학습이 가능하도록 설계된 결과이다. 연구팀은 여름 동안 숲에서 촬영한 비디오 스트림에서 물체를 인식하기 위해 LNN 및 다양한 딥 러닝 모델을 훈련시켰다. LNN은 높은 정확도를 유지했지만, 다른 신경망 모델들의 성능은 크게 저하되었다. 이러한 차이는 유동 네트워크가 작업 자체에 중점을 두는 반면, 다른 모델들은 작업의 맥락과 테스트 환경 분석에 지나치게 의존하기 때문으로 해석된다. 실제로 LNN에서 분석한 어텐션 맵을 보면, 도로 감지를 위한 운전 작업이나 객체 감지를 위한 작업에서 주요 요소에 높은 값을 할당했다. 이러한 특징이 상황 변화에도 과제를 유연하게 적응할 수 있었던 배경이다. 이들의 핵심적인 용도는 바로 비디오, 오디오 스트림, 온도 측정 시퀀스 등 지속적인 데이터 스트림 지원이다. 이러한 특성 덕분에 로봇공학이나 자율주행차와 같은 강력한 보안이 필요한 애플리케이션에 적합할 것으로 예상하고 있다. MIT 연구팀은 앞으로 다중 로봇 시스템과 다양한 데이터 유형에 대한 연구를 통해 이 네트워크의 새로운 기능과 한계를 탐색할 예정이다.
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- IT/바이오
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AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'
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진화하는 로봇 개, '스팟' 이후 무슨 일이?…인간과 감정 교류 단계
- 보스턴 다이내믹스에서 2019년 공개한 네 발로 걷는 로봇 '스팟(Spot)'이후, 전 세계적으로 사족 보행 로봇개의 개발이 속속 진행되고 있다. 세계적인 IT 전문 매체 기즈모도(GIZMODO)은 최근 취리히 공과대학(ETH Zurich)의 연구팀이 '애니멀(ANYmal)'이라는 사족 보행 로봇개를 개발, 우주 탐사 프로젝트에 활용할 계획이라고 전했다. 중국 로봇 기업 '유니트리 로보틱스(Unitree Robotics: 宇树科技)'는 '유니트리 고2(Unitree Go2)'라는 로봇을 선보였다. 이 로봇은 최소 감지 거리 0.05m, 좁은 사각지대를 피하는 능력, 반구형 초광각 인식 기능을 제공한다. 또한 '유니트리 고2'는 자연어 명령을 처리하며, 영상 실시간 전송과 레이더 고도 지도 제공으로 어디에서나 주변 상황을 모니터링할 수 있다. 이처럼 뛰어난 기능을 갖춘 이 로봇은 산업 운송 수단부터 위험한 환경에서의 작업, 건설 현장, 지하 환경 탐사 등 다양한 임무 수행이 가능할 것으로 기대된다. 중국의 IT 기업 샤오미도 로봇 개 '사이버 독2(CyberDog 2)'를 지난 8월 출시했다. 이 로봇 개는 실제 개의 모습을 똑닮은 디자인과 함께 높은 운동 능력을 자랑한다. 특히 '사이버독 2'는 강화된 운동 능력을 통해 공중제비를 할 수 있으며 넘어져도 손쉽게 일어날 수 있고, 음악에 맞춰 춤을 출 수 있다. 특히, 샤오미의 사이버독 2는 AI 카메라, TOF(Time of Flight, 비행 시간) 센서, 라이다(LiDAR, 레이저 펄스를 발사하여 그 빛이 대상 물체에 반사되어 돌아오는 것을 받아 물체까지 거리 등을 측정하고 물체 형상까지 이미지화하는 기술), 초음파 센서 등 총 19 종류의 센서를 탑재해 주인의 얼굴 표정을 인식하고 AI 음성 대화 시스템을 활용해 주인의 감정을 파악하는 등 인간과 상호작용할 수 있다. 이처럼 로봇개의 진화는 인간의 일상생활에 다양한 변화를 가져올 것으로 예상되며, 로봇 기술의 발전은 미래에 더욱 혁신적인 역할을 해낼 것으로 보인다. 한편, '스팟(Spot)'은 미국 공학회사 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)가 개발한 사족 보행 로봇이다. 스팟의 프로토타입은 2015년에 처음 공개됐다. 이후 보스턴 다이내믹스는 스팟의 기능과 성능을 계속 개선했고, 다양한 버전의 스팟이 나왔다. 2019년에는 스팟의 상업용 버전이 출시됐다.
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진화하는 로봇 개, '스팟' 이후 무슨 일이?…인간과 감정 교류 단계
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[퓨처 Eyes(2)] 인도, 태양 탐사선 '아디트야-L1' 발사 성공
- 인도가 달 정복에 이어 태양의 비밀 벗기기에 도전하고 있다. 인도 달 탐사 우주선 찬드라얀 3호가 달 남극에 착륙한 지 불과 10일 만에 첫 태양 탐사선 아디트야-L1(Aditya-L1)이 태양을 향해 성공적으로 발사됐다. 무게가 약 1480kg(3264 파운드)로 초경량급 우주선인 '아디트야-L1'은 지난 9월 2일 오전 11시 50분(GMT 06시 20분)에 인도 남부 스리하리코타에 있는 사티시 다완 우주센터에서 44.4미터 높이의 극지 위성 발사체(PSLV-XL)를 이용해 태양을 향해 장대한 여행을 시작했다. 이 우주선은 '라그랑주 5'점 중 하나를 중심으로 후광 궤도를 돌며 지구에서 150만km를 비행할 예정이다. 이는 지구-태양 거리의 1%에 해당한다. 인도 우주국은 태양 탐사선이 이 거리를 여행하는 데 4개월(약 125일)이 걸릴 것이라고 밝혔다. 태양계에서 가장 큰 천체를 연구하기 위한 인도 최초의 우주 기반 태양 관측 임무는 '아디티야'라고도 알려진 힌두교의 태양신 수리아의 이름을 따서 명명됐다. BBC에 따르면 우주선 '아디티야-L1'에서 'L1'은 '라그랑주점 1'의 약자로, 인도 우주선이 향하고 있는 태양과 지구 사이의 정확한 지점을 의미한다. 유럽우주국에 따르면 라그랑주 지점은 태양과 지구와 같은 두 개의 큰 물체의 중력이 서로 상쇄되어 우주선이 '호버링(hovering, 정지 비행)'할 수 있는 지점을 말한다. 태양 활동·우주 날씨 실시간 관측 미국 기술 전문매체 테크 크런치에 따르면 인도의 우주 기관인 인도우주연구기구(ISRO)는 아디트야-L1 우주선에 원격 감지용 4개와 현장 실험용 3개 등 총 7개의 과학장비(페이로드, payload)를 설치했다. 탑재된 장비에는데이터를 수집하고 관측을 하기 위해 가시 방출선 코로나그래프, 태양 자외선 영상 망원경, X-선 분광기, 태양풍 입자 분석기, 플라즈마 분석기 패키지, 3축 고해상도 디지털 자력계 등이 장착되어 있다. ISRO는 이 우주선에 태양 코로나(가장 바깥층), 광권(태양 표면 또는 지구에서 보이는 부분), 염색권(광권과 코로나 사이에 있는 얇은 플라즈마 층)을 관찰하고 연구할 7가지 페이로드를 탑재했다고 밝혔다. 코드명 'PSLV-C57'인 이 우주선 임무의 전반적인 목적은 태양 활동과 그것이 우주 날씨에 미치는 영향을 실시간으로 관측하는 것이다. 이륙 한 시간여 만에 아디트야-L1 우주선은 146×12,117마일의 타원형 궤도에 진입시켰다. 인도가 발사체 상단이 두 번의 연소 과정을 거쳐 의도했던 궤도에 우주선을 진입시킨 것은 이번이 처음이다. ISRO의 S. 소마나스 회장은 우주국의 임무 통제 센터에서 참석자들에게 "이제 아디트야-L1은 몇 가지 지구 기동을 거친 후 여정을 시작할 것"이라면서 "아디트야 우주선이 긴 여정을 마치고 L1의 후광 궤도에 진입할 수 있도록 최선을 다하길 기원한다"라고 말했다. 아디트야-L1은 L1을 향해 발사되기 전에 지구를 여러 번 돌게 된다. 그리고 일식 동안 태양이 숨겨져 있더라도 지속적으로 태양을 관찰하고 과학적 연구를 수행할 수 있다. 이번 연구는 과학자들이 태양풍과 태양 플레어와 같은 태양 활동과 그것이 지구와 우주 날씨에 미치는 영향을 실시간으로 이해하는 데 도움이 될 것이다. 태양 탐사 비용 4600만달러 이번 태양 탐사선의 비용이 얼마인지 밝히지 않았지만, 인도 언론의 보도에 따르면 37억 8000만 루피(4600만 달러, 약 615억 원)가 소요될 것으로 예상된다. 아디트야-L1 미션의 프로젝트 책임자인 니가르 샤지는 "아디트야-L1 팀에게는 꿈이 실현된 것"이라고 말했다. 샤지는 "아디트 [임무]가 시운전되면 이 나라의 헬리오피직스는 물론 전 세계 과학계의 자산이 될 것"이라고 기대했다. 과거에는 미국, 유럽, 중국이 태양을 연구하기 위해 우주에서 태양 관측소 임무를 수행했다. 지금까지 지상 망원경을 이용한 태양 관측에 주력해 온 인도가 이 분야에 뛰어든 것은 이번이 처음이다. 아디트야-L1이 성공하면 인도는 이미 태양을 연구하고 있는 일부 극소수 국가 그룹에 합류하게 된다. 일본은 1981년 태양 플레어를 연구하기 위해 최초로 탐사선을 발사했다. 미국 우주국 나사(NASA)와 유럽우주국(ESA)은 1990년대부터 태양을 관찰해 왔다. 나사와 ESA는 2020년 2월, 공동으로 태양 궤도선을 발사해 가까운 거리에서 태양을 연구하고 있다. 과학자들은 태양의 역동적인 행동을 이해하는 데 도움이 될 데이터를 수집하고 있다고 밝혔다. 아울러 나사의 최신 우주선인 파커 태양 탐사선은 최초로 2021년 태양의 외기권인 코로나를 통과해 새로운 역사를 썼다. 유엔 우주국(UNOOSA)에 따르면 지구 궤도에는 약 1만290개의 위성이 남아 있으며, 그 중 약 7800개의 위성이 현재 작동 중이다. 한편, 인도의 태양 탐사선은 지난 8월 말 세계 최초로 달 남극 근처에 탐사선을 성공적으로 착륙시킨 것에 연이은 쾌거다. 이로써 인도는 미국, 구소련, 중국에 이어 세계에서 네 번째로 달에 연착륙한 국가가 되었다. 달 남극에는 인류 생존의 필수 자원인 물이 존재하고 있는 것으로 알려졌다. 나사에 따르면 달에서 물을 최초로 발견한 것은 인도 탐사선이다. 2008년 인도 탐사선 찬드라얀 1호가 달 표면에 퍼져 있고 극지방에 집중된 수산기 분자를 감지한 것이 물 발견에 결정적으로 기여했다. 현재 인도는 우주에 50개 이상의 위성을 보유하고 있으며 통신 링크, 날씨 데이터, 해충 침입, 가뭄 및 임박한 재난 예측 등 여러 가지 중요한 서비스를 제공한다. ISRO는 아디트야-L1과 함께 2025년으로 예정된 인간 우주 비행 임무인 가가냥(Gaganyaan) 발사를 오랫동안 준비해 오고 있다. 또 인도 우주국은 금성을 향한 무인 탐사선 발사도 계획하고 있다.
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[퓨처 Eyes(2)] 인도, 태양 탐사선 '아디트야-L1' 발사 성공
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마이크로소프트, AI 탑재 백팩 특허 획득
- 기술 대기업 마이크로소프트(MS)는 스마트 센서가 탑재된 인공지능(AI) 기반 백팩 디자인에 대한 특허를 취득했다. 미국 기술 전문매체 톰스 하드웨어(Tom's Hardware)에 따르면 미국 특허청(USPTO)은 지난 5월 출원된 마이크로소프트의 AI 기반 백팩 특허를 최근 승인했다. MS파워유저(MSPowerUser)가 처음 보도한 마이크로소프트의 디지털 비서가 장착된 백팩 특허는 '인공 지능 지원 웨어러블'에 대한 것으로 명시되어 있다. 공개된 AI 탑재 백팩 특허 삽화와 주요 예시 대부분은 독특한 디자인으로 시선을 끌고 있다. MS 스마트 백팩의 주요 디자인 특징으로 암 스트랩(Arm strap)에 여러 개의 센서가 내장됐다. 착용자의 정면을 향하고 있는 이 센서들은 각각 카메라, 마이크, GPS, 나침반 등의 기능을 포함한다. 마이크로소프트는 백팩의 스트랩(strap, 끈)에 햅틱 액추에이터(haptic actuator, 촉각적 피드백을 생성하기 위해 사용하는 장치)뿐만 아니라 LED와 스피커를 추가했다. 스마트 웨어러블에는 일부 실시간 처리가 필요한 것으로 보인다. 따라서 이미지, 텍스트, 음성, 얼굴 및 인지 인식을 제공하기 위해 다양한 인식 모듈이 들어 있다. 백팩에 탑재된 시스템은 AI 스마트 기능을 위해 내장된 처리 능력에 데이터를 공급하는 실시간 모니터뿐만 아니라 기록 장치(온보드 스토리지 사용), 무선 연결, 배터리 전원/충전 등의 기능도 갖추고 있다. 착용자는 위의 모든 감지 및 처리 기능을 갖춘 디지털 백팩을 통해 AI의 향상된 사물 식별과 분석, 주변 기기와의 상호 작용, 상황별 인사이트 확보 등의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 예상된다. 위 그림에서 데이터 플로(Flow) 차트는 백팩과 데이터 피드가 개인용 컴퓨터 및 클라우드 서버와 함께 작동하는 방식을 보여준다. 또 다른 삽화(아래 그림)에서는 디지털 백팩을 메고 돌아다니는 사람이 스키장을 탐색하고 슈퍼마켓 가격을 확인하고 콘서트 티켓 예매를 고려하는 모습을 보여준다. 사용자는 때때로 "헤이 백팩, 이 포스터를 내 캘린더에 추가해 줘"와 같이 음성을 통해 백팩에 내장된 AI와 상호 작용할 수 있다. 또는 스트랩의 센서와 상호 작용해 일부 AI 동작 또는 상황에 맞는 작업을 실행할 수도 있다. 마이크로소프트의 특허는 주로 집 밖에서 디지털 비서의 유용성에 대해 집중한 면모가 돋보인다. PC 프로세서는 이제 전용 AI 가속 하드웨어를 갖추기 시작했으며, 마이크로소프트는 사무실 생산성 및 협업 도구에 AI를 빠르게 통합한 것으로 보인다. 그러나 톰스 하드웨어는 마이크로소프트의 AI 백팩은 개발 과정에서 드러난 시장성 부족이나 기타 단점으로 인해 많은 특허가 취소되었기 때문에 실현되지 않을 수도 있다고 전했다.
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마이크로소프트, AI 탑재 백팩 특허 획득