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GR-1, '춤추는 휴머노이드'로 미래 로봇의 새로운 지평을 열다
- 휴머노이드는 노년층을 돕기 위해 개발되는 경우가 많다. 그런데 최근 독특한 기능을 선보인 로봇이 탄생했다. 이 로봇은 인상적인 춤 동작을 선보이며 감탄을 자아내는데 로봇공학의 미래를 제시했다는 점에서 높은 평가를 받고 있다. 미국 IT전문지 '인터레스팅 엔지니어링'은 중국 푸리에 인텔리전스(Fourier Intelligence)의 'GR-1 휴머노이드'가 로봇의 잠재력을 이끌어냈다며 찬사를 보냈다. 푸리에의 'GR-1 휴머노이드 로봇'은 노년층을 돕는 것이 주요 목표지만, 최근 비디오는 로봇의 엔터테인먼트 잠재력을 강조한다. 'GR-1'은 경쟁자의 댄스 실력에 미치지 못하지만, 역동적인 카메라 움직임, 손가락 흔들기, 팔 흔들기, 에어 펀치, 얕은 하프 스쿼트, 허리 비틀기 및 살짝 뻣뻣한 걷기를 보여준다. 이 회사 엔지니어들은 기능성과 창의성을 성공적으로 결합해 'GR-1'을 단순한 간병인 이상으로 만드는 데 성공했다. 300Nm 힙 액추에이터는 'GR-1'이 110파운드(50kg)를 들어 올릴 수 있는 놀라운 능력을 부여한다. 이는 이 정도 크기의 로봇에게는 인상적인 업적이다. 이 기능은 'GR-1'이 침대나 화장실에서 일어나기부터 휠체어 이동에 이르기까지 다양한 활동을 통해 환자를 돕는 데 귀중한 역할을 할 것으로 기대된다. 푸리에는 기본 기능을 갖춘 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼으로 연말까지 100개 장치를 출시할 계획이다. 이러한 장치는 주로 연구 개발 연구소로 이동하여 팀이 실제 서비스를 위해 'GR-1'의 초기 기능을 향상시킬 것으로 보인다. 고도로 발전된 것은 아니지만 현재 'GR-1 휴머노이드' 배치는 푸리에의 혁신 의지를 보여준다. 비디오 릴리스는 맞춤형 액추에이터와 3D 프린팅된 신체 부위를 특징으로 하는 회사의 생산 능력을 보여준다. 로봇은 아직 완전한 기능을 갖춘 지능형 존재는 아니지만 고급 간병 및 치료 보조원 개발에 중요한 단계다. 올해 세계 인공지능(AI) 컨퍼런스에서 발표된 'GR-1'은 침대에서 휠체어로 전환하고 물건을 들어 올리는 등 다양한 활동에서 환자를 돕도록 설계됐다. 지난 2019년에 시작된 'GR-1 프로젝트'의 일부인 휴머노이드 로봇은 중국의 노령화 인구를 위한 AI 지원 동반자 및 치료에 대한 증가하는 수요를 해결한다. 푸리에 인텔리전스 CEO이자 공동 창업자인 젠 코(Zen Koh)는 "앞으로 GR-1 전체가 간병인, 치료 보조자, 동반자가 될 수 있으며, 이는 혼자 있는 어른들을 위한 집이나 마찬가지다"라고 말했다. GR-1의 다용성은 신체적 지원을 넘어 혼자 있는 사람들에게 동반자가 된다. 실용적인 적용을 넘어 GR-1의 최근 댄스 퍼포먼스는 로봇공학이 유틸리티와 엔터테인먼트를 완벽하게 혼합하는 미래를 제시한다. 'GR-1'은 경쟁사의 곡예 수준에 도달하지 못했지만, 인간과 로봇의 관계에 새로운 차원을 도입하여 상호 작용을 더욱 매력적이고 즐겁게 만든다. 기술이 일상생활과 지속적으로 얽혀 있는 세상에서 푸리에의 'GR-1 휴머노이드'는 기능적 능력과 놀라운 댄스 재능을 선보이며 로봇공학이 유용성과 엔터테인먼트를 완벽하게 혼합하는 미래를 암시하고 있다. 에너지 관련 전문매체 '인터레스팅 엔지니어링’은 중국 푸리에 인텔리전스(Fourier Intelligence)의 GR-1 휴머노이드가 로봇의 잠재력을 이끌어 냈다며 찬사를 보냈다. 푸리에의 GR-1 휴머노이드 로봇의 주요 초점은 노년층을 돕는 것이지만, 최근 비디오는 로봇의 엔터테인먼트 잠재력을 강조한다. GR-1은 경쟁자의 댄스 실력에 미치지 못함에도 불구하고 역동적인 카메라 움직임, 손가락 흔들기, 팔 흔들기, 에어 펀치, 얕은 하프 스쿼트, 허리 비틀기 및 살짝 뻣뻣한 걷기를 보여준다. 이 회사 엔지니어들은 기능성과 창의성을 성공적으로 결합해 GR-1을 단순한 간병인 이상으로 만드는데 성공했다. 221파운드(약 100kg) 피트(lb-ft)에 해당하는 300Nm 힙 액추에이터는 GR-1이 110파운드(50kg)를 들어 올릴 수 있는 놀라운 능력을 부여한다. 이는 이 정도 크기의 로봇에게는 인상적인 업적이다. 이 기능은 GR-1이 침대나 화장실에서 일어나기부터 휠체어 이동에 이르기까지 다양한 활동을 통해 환자를 돕는 데 귀중한 역할을 한다. 푸리에는 기본 기능을 갖춘 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼으로 연말까지 100개 장치를 출시할 계획이다. 이러한 장치는 주로 연구 개발 연구소로 이동하여 팀이 실제 서비스를 위해 GR-1의 초기 기능을 향상시킬 것으로 보인다. 고도로 발전된 것은 아니지만 현재 GR-1 휴머노이드 배치는 푸리에의 혁신 의지를 보여준다. 비디오 릴리스는 맞춤형 액추에이터와 3D 프린팅된 신체 부위를 특징으로 하는 회사의 생산 능력을 보여준다. 로봇은 아직 완전한 기능을 갖춘 지능형 존재는 아니지만 고급 간병 및 치료 보조원 개발에 중요한 단계다. 올해 세계 인공지능(AI) 컨퍼런스에서 발표된 GR-1은 침대에서 휠체어로 전환하고 물건을 들어 올리는 등 다양한 활동에서 환자를 돕도록 설계됐다. 지난 2019년에 시작된 GR-1 프로젝트의 일부인 휴머노이드 로봇은 중국의 노령화 인구를 위한 AI 지원 동반자 및 치료에 대한 증가하는 수요를 해결한다. 푸리에 인텔리전스 CEO이자 공동 창업자인 젠 코(Zen Koh)는 "앞으로 GR-1 전체가 간병인, 치료 보조자, 동반자가 될 수 있으며, 이는 혼자 있는 어른들을 위한 집이나 마찬가지다"라고 말했다. GR-1의 다용성은 신체적 지원을 넘어 혼자 있는 사람들에게 동반자가 된다. 실용적인 적용을 넘어 GR-1의 최근 댄스 퍼포먼스는 로봇공학이 유틸리티와 엔터테인먼트를 완벽하게 혼합하는 미래를 제시한다. GR-1은 경쟁사의 곡예 수준에 도달하지 못했지만, 인간과 로봇의 관계에 새로운 차원을 도입하여 상호 작용을 더욱 매력적이고 즐겁게 만든다. 기술이 일상생활과 지속적으로 얽혀 있는 세상에서 푸리에의 GR-1 휴머노이드는 기능적 능력과 놀라운 댄스 재능을 선보이며 로봇공학이 유용성과 엔터테인먼트를 완벽하게 혼합하는 미래를 암시하고 있다.
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- 산업
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GR-1, '춤추는 휴머노이드'로 미래 로봇의 새로운 지평을 열다
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SK하이닉스, AI 열풍으로 D램 시장 점유율 사상 최고치
- SK하이닉스가 인공지능(AI) 열풍으로 올해 3분기 기준 D램(DRAM) 시장의 35%를 점유해 사상 최고치를 기록했다고 기술 전문매체 톰스하드웨어가 26일(현지시간) 보도했다. 시장 조사업체 오미다(Omida)는 SK하이닉스는 AI 하드웨어에 대한 수요 증가에 힘입어 업계에서 큰 성장을 이루었다고 보고했다. AI 하드웨어는 상대적으로 많은 메모리를 사용하기 때문에 D램 산업 전반에 큰 성장세가 관찰되고 있다. 특히 SK하이닉스는 이러한 새로운 환경에서 특히 두각을 나타내며 시장 점유율에서 사상 최고치를 기록했다고 평가했다. 데이터 센터용 GPU는 AI 모델 학습 및 관련 작업에 사용되는데, 이러한 장치들은 이전보다 더 많은 VRAM(비디오 RAM은 그래픽 데이터를 저장하는 데 사용되는 특수한 유형의 메모리)을 탑재하고 있다. 예를 들어, AMD의 2020년 라데온 인스팅트 MI100은 32GB의 HBM2를, 2021년 MI200은 64GB의 HBM2e를 탑재했으며, 최신 MI300X는 192GB의 HBM3를 제공한다. 엔비디아(Nvidia)의 최신 플래그십 H200도 141GB의 HBM3e를 탑재하고 있다. 이러한 칩들은 모두 고대역폭 메모리(HBM)를 사용하기 때문에, HBM 부시장이 52%라는 높은 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 이는 전체 D램 시장의 21% 성장률을 크게 앞서고 있다. AI 칩에 대한 수요로 인한 빠른 성장은 시장에 변화를 가져왔다. HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)는 그래픽 처리와 같은 고성능 컴퓨팅 작업에 사용되는 최신 메모리 기술이다. HBM은 기존 D램(Dynamic Ramdom Access Memory, 동적 랜덤 접근 메모리, 용량이 크고 바끄기 때문에 커뮤터의 주력 메모리로 사용되는 램을 의미함)과 다르게 설계되어 대역폭이 더 높고 에너지 효율성도 높다. HBM은 고해상도 비디오 게임, AI 모델 학습, 고성능컴퓨팅과 같은 메모리 대역폭이 중요한 응용프로그램에서 주로 사용된다. SK하이닉스의 최근 성장은 주로 HBM 덕분인 것으로 보인다. 현재 HBM은 D램 수익의 10%를 차지하지만, SK하이닉스는 지난 4월 이미 HBM 시장의 50%를 점유하고 있었다고 트렌드포스(Trendforce)는 밝혔다. 그 이후 HBM 시장은 계속 성장하고 있으며, SK하이닉스의 시장 점유율 역시 더 늘어났을 가능성이 있다. 오미다의 데이터에 따르면, SK하이닉스는 삼성과 마이크론과 같은 다른 주요 RAM 제조업체와 비교해 어떤 위치에 있는지는 구체적으로 밝히지 않았지만 SK하이닉스가 2위를 차지하고 있을 것으로 추정했다. 트렌드포스에 따르면, 삼성은 3월 기준 D램 시장의 45%, HBM 시장의 40%를 차지하고 있었으며, 적어도 10% 이상 뒤처지지는 않았을 것으로 보인다고 톰스하드웨어는 전했다. 업계에서는 삼성은 몇 년 동안 가장 큰 메모리 제조업체로 자리매김했지만, AI 시장의 변화로 새로운 리더가 탄생할 수 있다고 전망했다.
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- IT/바이오
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SK하이닉스, AI 열풍으로 D램 시장 점유율 사상 최고치
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美 콜럼비아대, 합성 초원자 신소재 발견⋯"세계 최고의 반도체"
- 미국 콜롬비아 대학교(Columbia University)의 화학자 팀은 기존 반도체인 실리콘보다 훨씬 빠른 속도로 정보를 전달할 수 있는 새로운 반도체 물질을 발견했다고 과학 전문매체 톰스하드웨어(Tomshardeware)가 최근 보도했다. 이 물질은 'Re6Se8Cl2'로 명명되며, 레늄(Re), 셀레늄(Se), 염소(Cl)로 이루어진 합성 물질이다. 이 매체는 새로 발견된 신소재가 실리콘을 대체하지는 못하겠지만, 아마도 실리콘을 대체할 길을 열어줄 수도 있다고 전했다. 기존 반도체에는 실리콘이 사용됐다. 실리콘(Si)은 주기율표에 나열된 원소 중 가장 흥미로운 원소 중 하나다. 실리콘은 집적회로(IC)가 존재하는 거의 모든 곳에 존재한다. 실리콘이 없다면 우리가 세상을 이해하고 작동하는 데 사용하는 대부분의 도구와 함께 가상의 모든 것을 잃을 수도 있다고 톰스 하드웨어는 평가했다. 반면, Re6Se8Cl2는 합성 초원자 물질로 자연계에서는 찾을 수 없다. Re6Se8Cl2는 논문 공동저자 중 한 명인 자비에 로이의 실험실에서 제조됐다. Re6Se8Cl2는 기존 반도체와 달리 '엑시톤-폴라론'이라는 새로운 준입자를 이용해 정보를 전달한다. 엑시톤-폴라론은 전자와 포논(원자 구조 진동으로 생성되는 입자)이 결합해서 형성된 입자다. Re6Se8Cl2 내부에서는 엑시톤-폴라론이 거의 산란을 거의 일으키지 않고 직진 경로로 이동한다. 이는 기존 반도체에의 전자 이동 방식, 즉 산란을 일으키며 움직이는 것과는 대조적이다. 이러한 특성 덕분에 Re6Se8Cl2는 기존 반도체보다 훨씬 빠른 속도로 정보를 전달할 수 있다. 연구팀에 따르면 Re6Se8Cl2를 통한 전자의 이동 속도는 실리콘을 통과하는 전자보다 약 2배 빠른 속도로 정보를 전달할 수 있다. Re6Se8Cl2의 발견은 반도체 기술의 미래에 중요한 의미를 갖는다. 이 새로운 물질은 기존 반도체보다 훨씬 빠른 속도로 정보를 전달할 수 있기 때문에, 향후 컴퓨터, 스마트폰, 통신 장비 등의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, Re6Se8Cl2는 기존 반도체와는 다른 물리적 특성을 가지고 있어, 새로운 형태의 전자 장치를 개발에도 활용될 가능성이 있다. 그러나 Re6Se8Cl2의 제조 과정은 레늄, 셀레늄, 염소를 고온에서 반응시켜야 하며, 이는 복잡하고 비용이 많이 드는 작업이다. 특히, 반응에 필요한 레늄은 희귀 금속으로 가격이 높아 대규모 제조에 어려움이 있다. 이에 연구팀은 추후 연구를 통해 Re6Se8Cl2의 제조 효율을 개선하고, 이를 다양한 전자 장치에 적용할 수 있는 방법을 개발할 계획이다. 이번 연구는 과학 저널 '사이언스(Science)'에 게재됐다. 향후 Re6Se8Cl2의 제조 과정이 개선되고, 이 물질을 다양한 전자 장치에 적용할 수 있는 방법이 개발된다면, Re6Se8Cl2는 기존 반도체를 대체할 수 있는 차세대 반도체로서의 위치를 확보할 수 있을 것으로 예상된다.
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美 콜럼비아대, 합성 초원자 신소재 발견⋯"세계 최고의 반도체"
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네이처, '상온 초전도물질 개발' 논문 철회…LK-99 제외
- 세계적인 과학 저널인 '네이처(Nature)'가 지난 7일 실온에서 초전도 현상을 보이는 물질에 관한 미국 연구팀의 논문을 신뢰성 문제로 철회하기로 결정했다. 해당 논문은 섭씨 20.5도의 실내온도에서 초전도 현상을 관찰했다고 주장했다. 이 연구는 미국 로체스터대의 기계공학 및 물리학 조교수인 란가 디아스(Ranga Dias) 박사가 이끄는 팀에 의해 수행되었으며, '질소 주입 루테튬 수소화물'(NDLH)이라는 이름의 초전도 물질 개발에 관한 내용을 담고 있었다. 이 논문은 지난 3월 네이처에 게재됐다. 디아스 박사팀은 NDLH에 고압을 가하면 실온에서도 초전도체의 성질을 띠게 된다고 주장했다. 그러나 이 논문에 대한 과학계의 의구심이 제기되었다. 주장된 초전도 현상이 다른 연구실에서 재현되지 않았기 때문이다. 이러한 신빙성 문제로 네이처는 결국 논문의 철회를 결정했다. "초전도체 연구계에서 LK-99는 올해의 부끄러움의 표식으로 여겨질 수 있으나, 실제 상황은 더 복잡하다. 물질과학 분야에서 최근 발견된 특정한 결함이 2023년의 주요 사건으로 보기는 어렵다는 것이 전문가들의 의견이다." 과학기술 전문 매체인 톰스하드웨어(tom’s HARDWARE)는 국제 학술지 '네이처'에 게재되었던 란가 디아스와 그의 공동 저자들의 상온 초전도체 관련 논문 철회 사건을 다루며 이러한 주장을 제기했다. 이번 철회는 뉴욕 로체스터 대학교에서 수행된 디아스의 연구와 네바다 라스베가스 대학교(UNLV)의 물리학자 애쉬칸 살라맛(Ashkan Salamat)의 연구에 대한 과학적 의심의 세 번째 사례로 보인다. 전문가들은 이러한 문제들로 인해 해당 분야의 명성에 타격이 갈 것을 우려하고 있다. 디아스의 논문에는 여러 명의 공동 저자들이 참여했기 때문에, 책임 소재, 신뢰성 문제, 논문 내 오류의 발생 시점과 그 성격을 정확히 파악하는 것이 어렵다는 점이 지적되고 있다. 수소화물 초전도체 논문 철회 사태 수소화물 초전도체 연구에 관한 원래의 논문(현재 철회된)에는 11명의 저자가 있었으며, 이 중 8명이 철회 공지를 제출했다. 톰스하드웨어에 따르면, 이 논문의 결과를 둘러싼 논란이 출판에서 얻을 수 있는 이점보다 더 큰 부정적인 영향을 끼쳤다고 한다. 철회 공지에 따르면, 이 8명의 공동 저자들은 연구에 기여한 연구원으로서, 출판된 논문이 연구에 사용된 재료의 출처, 수행된 실험 측정 및 적용된 데이터 처리 방법을 정확히 반영하지 않는다는 의견을 표명했다. 원래의 논문은 상온, 상압에서 초전도성을 보이는 수소화물에 대해 다뤘다. 수소화물은 추가 전자(기술적으로 음이온을 만드는)를 특징으로 하는 수소 기반 재료이며 재료과학 및 초전도체 연구의 대표적인 소재 중 하나다. 2015년부터 수소화물에서 발견된 여러 초전도체 대부분은 초전도성을 얻기 위해 대기압보다 수백만 배 더 높은 압력이 필요하다는 것이 밝혀졌다. 이는 해당 소재의 실용적인 응용 가능성을 크게 제한하는 요인으로 지적되어 왔다. 초전도체 연구 분야에서의 신뢰 위기 초전도체 및 응집물질 물리학 분야에서 2023년은 특히 일부 전문가들 사이에서 '신뢰의 위기'라고 불리는 해였다. 이러한 위기의 근본 원인은 잘못된 과학적 접근 방식이다. 문제의 핵심은 과학적 연구가 계획대로 진행되더라도 복제가 어렵다는 것이다. 과학적 연구의 요건은 이론적으로 단순하다고 볼 수 있다. 즉, 동일한 조건과 과정에서 검증 가능하고, 독립적으로 복제할 수 있는 원본 연구를 제공해야 한다는 것이다. 톰스하드웨어는 "그러나 네이처의 논문 철회 사례는 과학적 사기로 결론을 내리기까지 어려움을 보여준다"고 전했다. 이 매체는 논문이 철회되었다고 해서 이것이 자동적으로 사기를 의미하는 것은 아니라며 철회 사유는 다양하며, 각 경우에 따라 신중한 검토와 판단이 필요하다는 것이다. 과학계의 신뢰 위기와 악의적인 연구 조작 동일한 이론적 간소함이 악의적인 연구자에 의한 피해를 증가시키고 있다. 매년 수백 개의 연구 그룹이 잘못 기술되거나 때로는 조작된 연구 결과의 복제를 시도하며, 이 과정에서 상당한 시간과 자금을 낭비하게 된다. 과학계 내에서 신뢰의 위기에 대한 논의가 이루어지고 있지만, 최근 10년 동안 철회된 논문 수가 10배 증가한 것은 사실상 더 엄격해진 편집 통제와 강화된 동료 평가 과정의 결과로 볼 수 있다. 이러한 변화는 과학 분야에서의 신뢰성과 정확성을 강화하는 긍정적인 방향으로 해석될 수 있으며, 과학의 배타적인 영역에 국한되지 않는 현상이다. 초전도체의 다양한 분류와 특성 초전도체는 전기 저항이 완전히 0이 되는 물질이다. 이는 전자가 격자 구조의 빈 공간을 자유롭게 이동할 수 있기 때문이다. 초전도체는 고온 초전도체, 저온 초전도체, 상온 초전도체로 나눌 수 있다. 고온 초전도체는 상온(약 300K) 근처에서 초전도성을 나타내는 물질로, YBCO(YBa2Cu3O7-x), LSCO(La2CuO4-x), BSCCO(Bi2Sr2CaCu2O8+x) 등이 대표적인 예이다. 반면, 저온 초전도체는 상온보다 훨씬 낮은 온도에서 초전도 현상을 보이며, Nb3Sn, NbTi, Pb, Hg 등이 이에 속한다. 상온 초전도체는 실온에서 초전도성을 나타낼 수 있는 물질로, 만약 실제로 존재한다면 획기적인 기술 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 이 분야는 최근 여러 논란에 휩싸여 주목받고 있다. 현재 많은 연구팀들이 실온 초전도체 개발을 목표로 활발한 연구를 진행하고 있다. 주요 연구 방향은 다음과 같다. △기존 재료에 새로운 물질을 결합하거나 새로운 구조를 도입해 실온에서 초전도성을 갖는 재료를 개발하는 연구, △압력 조절을 통해 실온에서 초전도성을 발휘하는 재료를 개발하는 연구, △자기장 조절을 통해 실온 초전도성을 갖는 재료를 개발하는 연구 등이다. 만약 실온에서 작동하는 초전도체가 발견된다면, 이는 전기 에너지의 효율적 전송, 자기 부상 열차, 의료 장비, 컴퓨터 등 다양한 분야에서 혁명적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 이러한 발견은 기존 기술의 한계를 넘어서는 새로운 가능성을 열어줄 것이다.
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네이처, '상온 초전도물질 개발' 논문 철회…LK-99 제외
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MS, 자체 개발 AI·클라우드 칩 공개⋯대만 TSMC가 제조
- 기술 대기업 마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 기술과 클라우드 서비스를 위한 반도체 칩을 자체 개발해 공개했다. MS는 15일(현지시간) 연례 개발자 회의 '이그나이트 콘퍼런스'에서 자체 개발한 AI 그래픽처리장치(GPU) '마이아 100'과 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU) '코발트 100'을 내놓았다. '마이아 100'은 엔비디아 GPU와 유사한 형태로 생성형 AI의 기본 기술인 대규모 언어모델(LLM)을 훈련하고 실행하는 데이터센터 서버 구동을 위해 설계됐다. MS는 이 칩을 개발하기 위해 챗GPT 개발사 오픈AI와 협력했다고 설명했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "MS와 협력해 우리의 (AI) 모델로 마이아 칩을 정제하고 테스트했다"며 "이제 마이아를 통해 최적화된 애저의 AI 기반은 더 뛰어난 성능의 모델을 학습하고 고객에게 더 저렴한 가격으로 제공할 수 있다"고 말했다. 다만 MS는 '마이아 100'을 외부에 판매할 계획은 아직 없으며, 자체 AI 기반 소프트웨어 제품과 애저 클라우드 서비스의 성능을 높이는 데 활용할 계획이라고 밝혔다. CNBC 등 미국 매체들은 MS가 개발한 '마이아 100'이 엔비디아의 GPU 제품과 경쟁할 수 있을 것으로 전망했다. 세계 생성형 AI 훈련에 필요한 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상을 차지하고 있으며 수요에 비해 공급이 크게 부족한 상황이다. MS가 이날 공개한 다른 제품인 '코발트 100'은 낮은 전력을 사용하도록 설계된 '암(Arm) 아키텍처'를 기반으로 만든 CPU다. 클라우드 서비스에서 더 높은 효율성과 성능을 내도록 설계된 제품이다. 데이터센터 전체에서 '와트(전력단위)당 성능'을 최적화하는 것을 목표로 하며, 이는 소비되는 에너지 단위당 더 많은 컴퓨팅 성능을 얻는 것을 의미한다고 회사 측은 설명했다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 "이 128코어의 칩은 모든 클라우드 공급업체를 통틀어 가장 빠르다"며 "이 칩은 이미 MS 서비스의 일부를 구동하고 있으며, 전체에 적용한 뒤 내년에는 고객에게도 판매할 예정"이라고 말했다. 이 제품은 아마존웹서비스(AWS)가 개발한 고성능 컴퓨터 구동용 칩인 '그래비톤' 시리즈나 인텔 프로세서 제품 등과 경쟁할 수 있다고 미 언론은 전망했다. 외신에 따르면 MS가 개발한 두 칩 모두 대만 반도체 회사 TSMC가 제조하는 것으로 알려졌다. MS는 자체 칩 개발을 이어가는 한편 엔비디아와 AMD가 각각 개발한 최신 GPU 제품 H200과 MI300X도 자사의 AI·클라우드 서비스에 내년 중 도입한다는 계획도 밝혔다. 칩을 자체 제작하면 서비스 구동을 위한 하드웨어 성능을 높일 수 있을 뿐만 아니라 비용도 크게 낮출 수 있다.
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MS, 자체 개발 AI·클라우드 칩 공개⋯대만 TSMC가 제조
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美 캘텍, 바이러스만큼 작고 강력한 3D 프린팅 금속 개발
- 독감 바이러스보다 작고 내결함성이 크게 향상된 새로운 3D 프린팅 금속이 개발됐다. 현재의 3D 프린터는 완성된 모형의 품질이 기존 제품보다 떨어진다는 단점이 있었다. 과학기술 전문매체 톰스하드웨어(tom’s HARDWARE)는 최근 미국 캘리포니아 공과대학교(캘텍, Caltech) 연구자들이 독감 바이러스만큼 작은 금속재료로 3D 프린팅에 성공한 사례를 소개했다. 캘텍의 제조 방법에 따르면 150나노미터(독감 바이러스와 비슷한 크기)의 작은 금속재료를 비슷한 크기의 기존 재료보다 3~5배 더 견고하게 만들 수 있는 것으로 밝혀졌다. 이 방법으로 금속을 3D 프린팅하는 것이 좋은 이유는 무엇일까. 작은 규모의 재료 제조는 원자 수준에서 복잡한 미세 구조를 가지며, 이는 큰 금속 물체에서 심각한 결함을 일으킬 수 있다. 그러나 나노 규모에서는 상황이 달라진다. 완벽하고 결함이 없는 나노 기둥은 자체적인 접촉으로 인해 무너질 수 있지만, 결함이 많은 나노 기둥은 오히려 결함에 대한 내성이 크게 향상된다. 이번 연구 논문의 주 저자인 웬싱 창(Wenxin Zhang)에 따르면, 나노 구조물 내부의 기공은 전체 구조를 약화시키기보다는 결함을 거의 즉시 중단시킬 수 있다. 이는 무엇을 의미할까. 나노 규모에서 물리학의 법칙이 매우 독특해지며, 이 분야의 기술 발전에 따라 우리는 이러한 비정상적이고 모순적인 현상을 더 자주 목격하게 될 것이다. 더 중요한 것은, 이러한 발견이 나노 크기의 센서, 열 교환기 등과 같이 매우 유용한 다양한 제품을 제조하는 데 사용될 수 있다는 점이다. 비록 기술적으로는 3D 프린팅의 일종이지만, 캘텍 연구소에서 사용되는 나노 스케일 재료의 특수 제작 과정은 소비자용 최고의 3D 프린터에서 구현하기는 거의 불가능할 것이다. 이 과정은 매우 복잡하며, 감광성 혼합물을 만드는 것부터 시작해, 이 혼합물을 레이저로 경화시키고, 니켈 이온이 함유된 용액을 주입하며, 물질을 굽고, 부품에서 화학적으로 산소 원자를 제거하는 단계를 포함한다. 3D 프린팅은 평면의 문자나 그림을 인쇄하는 것이 아니라, 입체적인 형태를 만들어내는 과정이다. 이 기술은 3차원 공간에 실제 사물을 생성하여 의료, 생활용품, 자동차 부품 등 다양한 물건을 제작할 수 있다. 3D 프린터에는 잉크 대신 플라스틱, 나일론, 금속과 같이 입체 도형을 만드는 데 사용되는 재료가 들어 있다. 이러한 재료를 활용하는 기술의 발전으로 이제는 고무, 종이, 콘크리트, 심지어 음식까지 다양한 재료를 이용한 3D 인쇄가 연구되고 있다. 한편, 한국의 정형외과용 임플란트 기업 오스테오닉이 자체 기술로 개발한 3D 프린팅 척추 임플란트 제품인 ‘지니아 3D 프린티드 케이지(ZINNIA 3D Printed Cage)’를 최근 출시했다. 이 제품은 인체 친화적인 티타늄 파우더로 3D 프린팅되어 척추 퇴행성 질환, 디스크 손상 또는 탈출 등의 치료에 사용되는 추간체 유합 보형재다. '지니아 3D 프린티드 케이지'는 인체 뼈의 해면골 구조를 모방한 다공성 설계로, 기존의 추간 유합 보형재와 달리 뼈 형성을 조기에 촉진하는 ‘생체 모방 다공성 스캐폴드’가 특징이다.
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美 캘텍, 바이러스만큼 작고 강력한 3D 프린팅 금속 개발
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'AI 선구자' 짐 켈러, "오픈소스와 비용 절감의 중요성" 강조
- 반도체 설계의 전설이자 '인공지능(AI) 선구자'로 불리는 짐 켈러 텐스토렌트 최고경영자(CEO)는 7일 "인공지능(AI)의 비용을 크게 줄이고 모든 구성 요소를 오픈소스화하여 혁신을 촉진해야 한다"며 '오픈소스'의 중요성을 강조했다. 켈러 CEO는 7일 삼성전자가 주최한 '삼성 AI 포럼 2023'에서 기조연설자로 나서, '자신만의 실리콘을 소유하라(Own Your Silicon)'를 주제로 "지난 20~30년 동안 오픈소스가 소프트웨어 개발의 핵심 동력이었다"고 말했다. 그는 애플의 'A칩', AMD의 '라이젠' CPU 등의 고성능 반도체 설계를 주도한 인물로, 현재 캐나다의 AI 반도체 스타트업인 텐스토렌트를 지휘하고 있다. 텐스토렌트는 현재 10억달러(1조3000억원)의 시장 가치를 가진 것으로 평가받고 있다. 2017년 시작된 삼성 AI 포럼은 AI와 컴퓨터공학 분야의 석학과 전문가들이 최신 연구 동향을 공유하고 미래의 혁신 전략을 논의하는 기술 교류의 장이다. 7회째를 맞은 올해는 약 1천 명이 참석한 가운데 열렸다. 켈러 CEO는 이날 강연에서 차세대 반도체 설계를 통한 AI 기술의 한계를 극복하는 방안을 제시했다. 켈러 CEO는 개방형 하드웨어 설계자산인 RISC-V(리스크 파이브)를 기반으로 한 하드웨어 구조 설계의 혁신을 통해 차세대 AI의 새로운 가능성을 주목했다. RISC-V는 축소 명령어 집합 컴퓨팅(RISC)을 기반으로 하는 반도체 개발에 필요한 모든 명령어 세트를 무료로 공개하는 개방형 표준 기술이다. 이 기술은 특정 기업이 소유권을 가지지 않아, 이를 활용한 소프트웨어가 개발되면 어떤 기업이든 이를 사용하여 무료로 반도체를 설계할 수 있다. 켈러 CEO는 "오픈소스의 가장 큰 장점은 여러 사람들이 자유롭게 수정하고 변경할 수 있다는 것이며, AI가 빠르게 발전하는 주요 이유 중 하나는 하드웨어 성능 향상과 오픈소스 개발의 결합에 있다"고 말했다. 그는 "향후 몇 년 이내에 대규모 교육을 통한 명령 실행 방식에서 문제를 인식하고 간단한 규칙을 적용해 작업을 처리하는 방식으로 변화가 이루어질 것"이라고 예측하며, "기술을 개방적으로 유지하는 것이 중요하다"고 특히 강조했다. 또한, AI 분야의 세계적 석학인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수는 온라인 기조 강연에서, 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 기반으로 한 AI 기술 발전이 연구자의 의도와 일치하지 않는 결과를 방지할 수 있는 안전한 AI 기계학습 알고리즘에 대해 소개했다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 능력이 뛰어난 언어 모델이다. 삼성전자 SAIT(구 종합기술원)는 '△ LLM과 산업용 AI의 변화(LLM and Transformation of AI for Industry) △ LLM과 시뮬레이션을 위한 초거대 컴퓨팅(Large-scale Computing for LLM and Simulation)'을 주제로 AI·CE(컴퓨터 공학, Computer Engineering) 분야 세부 세션을 각각 진행했다. AI 분야에서 세계적으로 우수한 신진 연구자를 발굴하기 위한 '삼성 AI 연구자상'에서는 미국 프린스턴 대학교의 제이슨 리 교수를 비롯한 5명의 연구자가 선정됐다. 제이슨 리 교수는 딥러닝, 강화학습, 최적화 등 AI 분야 이론과 응용 연구에 집중하고 있다. 해당 분야에서 우수 논문을 다수 게재해 전 세계 AI 연구 발전에 기여한 점이 높은 평가를 받았다. 경계현 삼성전자 대표이사 사장은 온라인으로 진행된 개회사에서 "생성형 AI 기술이 인류가 직면한 다양한 문제를 해결하는 혁신적인 수단으로 부상하고 있으며, 이에 따라 기술의 안전성, 신뢰성, 지속 가능성에 대한 심도 있는 연구가 필요하다"고 언급했다. 경 사장은 또한 "삼성전자는 고대역폭 메모리 칩을 포함한 AI 컴퓨팅 시스템의 핵심 부품을 통해 AI 생태계 강화에 계속해서 중요한 역할을 할 것"이라고 말하며, "이번 포럼이 AI와 반도체 기술을 통해 인류의 더 나은 미래를 모색하는 의미 있는 자리가 되기를 바란다"고 전했다. 삼성전자는 8일 서울R&D캠퍼스에서 삼성리서치 주관으로 '삼성 AI 포럼' 두 번째 날 행사를 진행한다. 비공개 행사로 진행되는 이 자리에서는 생성형 AI 기술의 발전 방향을 논의하고 관련 기술 동향을 공유할 계획이다.
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'AI 선구자' 짐 켈러, "오픈소스와 비용 절감의 중요성" 강조
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AI, 비둘기 학습방법으로 인간 능가하나?
- 인공지능(AI) 시대의 도래와 함께 딥러닝 기술의 중요성이 점점 더 증가하고 있다. 딥러닝은 컴퓨터가 외부 데이터를 스스로 조합하고 분석하여 자가 학습하는 기술이다. 이와 관련해 흥미로운 연구 결과가 발표됐다. 평화의 상징으로 여겨지는 비둘기가 AI 모델과 매우 유사한 방식으로 일부 문제를 해결한다는 사실이다. 과학기술 전문매체 톰스하드웨어(tom’s HARDWARE)는 최근 비둘기가 연상학습이라는 무차별 공격 학습방법을 사용한다는 것을 밝힌 오하이오 주립대학교 연구원들의 연구 결과에 대해 보도했다. 연구에 따르면, 비둘기와 현대 컴퓨터 AI는 인간의 사고 방식을 난해하게 만들 수 있는 복잡한 문제들에 대해서도 해결책을 찾아낼 수 있는 능력을 가지고 있다. 오하이오 주립대학교 브랜던 튜너(Brandon Turner) 심리학 교수와 아이오와 주립대학교 에드워드 와서먼(Edward Wasserman) 연구원은 국제저명학술지 '아이사이언스(iScience)'에 비둘기와 AI학습 방법의 새로운 연구 결과를 발표했다. 이 연구의 주요 내용을 살펴보면 비둘기는 광범위한 시각적 분류 작업을 해결할 수 있는 능력이 있다. 이러한 작업 중 일부는 고급 인지력과 주의력 과정을 필요로 하는 것처럼 보이지만, 컴퓨터 모델링 결과 비둘기가 그렇게 복잡한 과정을 거치지 않고도 문제를 해결할 수 있다는 것이 밝혀졌다. 단순한 연상학습 메커니즘만으로도 비둘기의 문제 해결 능력을 충분히 설명할 수 있다는 것이다. 오하이오 주립대학교 뉴스 블로그에 따르면 튜너 교수는 비둘기가 컴퓨터 AI와 유사한 방식으로 학습을 한다는 강한 직관에서 연구가 시작되었다고 한다. 초기 연구는 이전의 가설과 관찰을 입증했다. 튜너 교수는 "비둘기의 학습을 안내하는 메커니즘이 현대 기계학습과 AI 기술을 지배하는 원칙들과 상당히 유사함을 나타내는 강력한 증거를 찾아냈다"고 말했다. 비둘기의 '연상학습' 능력은 인간이나 다른 영장류가 접근하기 어려운 복잡한 문제에 대한 해법을 찾아낼 수 있음을 시사한다. 일반적으로 영장류의 사고방식은 선택적인 주의 집중과 명시적 규칙 적용에 의해 이루어지며, 이러한 방법이 때때로 특정 문제 해결에 장애가 될 수 있다는 점에서 대조를 이룬다. 튜너 교수 팀은 연구를 위해 비둘기를 네 가지 다양한 난이도의 작업으로 테스트했다. 비둘기들은 간단한 작업에서 시간이 흐름에 따라 올바른 선택을 배우는 법을 습득해 성공률을 약 55%에서 95%까지 향상시킬 수 있었다. 반면, 가장 복잡한 작업에서 비둘기는 연구 기간 동안 성공률이 55%에서 68%로 뚜렷한 진전을 보이지 않았다. 그렇지만, 이 연구 결과는 비둘기의 학습능력이 AI 모델의 학습 성능과 유사한 점을 보여줬다는 점에서 의미가 있다. 연구진은 비둘기와 기계 학습 시스템 둘 다 성공적인 결정을 내리기 위해 연관 학습과 오류 수정 전략을 사용하는 것으로 해석했다. 튜너 교수는 '인간 대 비둘기 대 AI 학습 모델'에 대한 주석에서 규칙을 설정하더라도 일부 복잡한 작업을 단순화하는 데 도움이 되지 않아 사람들이 그 작업을 포기하게 만들 수 있다고 지적했다. 그는 이어 "비둘기나 기계 AI는 이러한 시행착오와 연관 학습 방법이 특정 상황에서 인간보다 더 우수한 성능을 보일 수 있다"고 덧붙였다. 이 연구는 프랑스 철학자 르네 데카르트가 1646년 뉴캐슬 후작에게 보낸 편지에서 언급했던, 동물을 '감정이 없는 기계', 즉 단순한 유기체 반응의 충동에 따르는 존재로 간주했던 관점을 재고하게 만든다. 오하이오 주립대학교 블로그는 인간은 과거에 비둘기를 멍청하다고 여겼을지도 모르지만, 이제는 현대 컴퓨터 AI의 최첨단 성과가 실제로는 비교적 단순한 비둘기의 연관 학습 메커니즘에 기초할 수 있다는 사실을 인정해야 한다고 언급했다. 이번 연구가 앞으로 컴퓨터 과학에 어떤 영향을 미칠지는 좀 더 시간을 두고 기다려 봐야 할 것 같다. AI와 기계 학습 분야의 연구자들과 뉴로모픽 컴퓨팅을 발전시키는 개발자들은 이 연구에서 중요한 통찰력을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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AI, 비둘기 학습방법으로 인간 능가하나?
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구글, 애플·삼성 이어 인도서 픽셀폰 생산
- 구글은 2024년부터 인도에서 최신 버전의 픽셀 스마트폰 생산을 시작할 예정이다. 19일(현지시간) 인도 현지 매체 이코노믹타임스와 인베스토피디아 등 다수 외신에 따르면 구글 모기업 알파벳은 픽셀 8(Pixel 8)을 시작으로 픽셀 폰을 인도 현지에서 생산한다고 밝혔다. 구글 디바이스·서비스 담당 릭 오스테로(Rick Osterloh) 부사장은 이날 '인도를 위한 구글(Google for India)' 행사에서 이 기기가 2024년에 출시될 것으로 예상된다고 말했다. 오스테로 부사장은 "인도는 픽셀 스마트폰의 최우선 시장이며 우리는 최고의 하드웨어와 기본 내장 소프트웨어 기능을 사람들에게 제공하기 위해 최선을 다하고 있다"고 말했다. 인도는 나렌드라 모디(Narendra Modi) 총리의 '메이크 인 인디아(Make in India)' 이니셔티브를 더욱 강력하게 추진하는 가운데 제조 강국을 목표로 하고 있다. 구글은 지금까지 픽셀 폰을 중국과 베트남에서 생산해왔다. 인도에서 스마트폰 생산 계획을 밝힌 것은 이번이 처음이다. 픽셀 8은 구글이 지난 4일 출시한 자사의 최신 스마트폰이다. 구글은 또한 인도에서 제공하는 서비스를 확장할 계획을 발표했다. 예를 들어 판매자는 구글과 인도의 비은행 대출 기관인 DMI 파이낸스의 협력을 통해 1만5000인도 루피(180달러) 소액 대출을 빌릴 수도 있다. 인도에서 제조 입지를 확대하려는 구글의 계획은 애플의 아이폰과 삼성의 갤럭시와 같은 다른 거대 기술 기업들이 중국에서 벗어나 공급망을 다양화하면서 남아시아 국가를 휴대폰 제조 장치의 허브로 삼고 있는 움직임에 따른 것이다. 지난달 애플이 출시한 아이폰15는 인도와 중국에서 양국에서 제조된 휴대폰으로 출시된 최초의 아이폰 모델이다. 삼성전자도 지난 2월부터 인도에서 갤럭시23과 플립4, 폴드4 등 주력 스마트폰을 생산하기 시작했다. 시장조사업체 카날리스에 따르면 올해 2분기 기준 북미 지역에서 픽셀폰의 시장 점유율은 3%를 차지한다. 애플과 삼성전자의 점유율은 각각 55%와 23%에 달했다. 애플 시장조사업체 카운터포인트(Counterpoint)의 데이터에 따르면 인도를 차세대 성장 동력으로 내세워온 스마트폰 시장은 7월부터 12월까지 인도 전체 스마트폰 판매량의 7%를 차지할 것으로 예상된다. 이는 2023년 상반기 5%에서 증가한 수치이다. 그러나 구글은 인도에서 일부 규제와 비즈니스 문제에 직면해 있다. 일부 스타트업과 디즈니 등 대기업은 인도에서 인앱 결제에 대해 11~26%의 서비스 수수료를 부과하는 정책으로 구글을 법정에 제소했다.
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구글, 애플·삼성 이어 인도서 픽셀폰 생산
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디즈니 이매지니어링, 스타워즈에 등장한 이족 로봇 공개
- 디즈니 이매지니어링이 새로운 이족 보행 로봇을 공개했다. IT 정보 미디어 더 버지에 따르면 지난 10월 초 디트로이트에서 열린 인텔리전트 로봇·시스템 국제 콘퍼런스에서 공개된 디즈니의 이족 보행 로봇은 스스로 걷고 균형을 유지할 수 있는 기술을 갖췄으며, 비탈길 등 다양하고 까다로운 지형에서도 안정적인 움직임을 보였다. 이 로봇은 취리히 디즈니 리서치의 모리츠 배쳐 팀이 1년 가량의 시간을 들여 개발되었으며, 주로 3D 프린팅 기술을 활용해 제작됐다. 디즈니의 연구과학자 모건 폽은 과학 기술 잡지 'IEEE 스펙트럼'에서 "대부분의 로봇 공학자들은 이족 로봇이 안정감 있게 걷게 하려고 노력한다. 로봇은 다양한 감정을 표현하며 움직이는 것도 중요하다"며 이 로봇의 특별함을 강조했다. 이 로봇은 다양한 표정과 몸짓으로 감정을 표현할 수 있는 능력도 가지고 있다. 애니메이터와 공학자가 협력해 이처럼 고도의 표현 능력을 가진 로봇을 개발했다. 로봇이 자연스럽고 다양한 표현을 할 수 있도록 하기 위해 여러 분야의 전문가들이 힘을 합쳤다는 설명이다. 이 이족 로봇은 몇 년 전 안키(Anki)라는 회사가 만든 애완 로봇 코즈모(Cozmo)와 유사하지만, 현실 세계에서 생생하게 표현하는 게 매우 힘들었다는 전언이다. 베쳐는 "일반적으로 애니메이션 도구에는 물리학이 내장되어 있지 않다. 그래서 아티스트가 실제세계에서 작동할 애니메이션을 디자인하는 것이 힘들다"라고 토로했다. 디즈니는 새로운 로봇 플랫폼을 '하드웨어 중립적'으로 설계해, 다양한 체형의 캐릭터에 동일한 기술 원칙을 적용할 수 있도록 했다. 이렇게 함으로써 디즈니 리서치팀은 애니메이션에서 얻은 영감을 기반으로 로봇이 새로운 행동을 더 빠르게 학습하게 만들어, 개발 과정을 몇 달만에 완료할 수 있을 것으로 기대했다. 이 실험적인 로봇은 애니메이션 주인공 월-E(WALL-E)나 스타 워즈의 드로이드(C-3PO, R2-D2)와 약간 닮았지만 디즈니 파크에서는 볼 수 없을 것으로 알려졌다. 디즈니는 이전에도 영화 '가디언즈 오브 갤럭시'의 그루트(Groot) 캐릭터와 애니메이션 '주토피아'의 주디 홉스(Judy Hopps)와 같은 캐릭터를 닮은 유사한 이족 보행 컨셉 로봇을 공개하기도 했다. 디즈니의 이 기술은 애니메이션과 로봇공학이 결합된 혁신적인 사례로, 이를 통해 디즈니의 애니매트로닉스가 앞으로 디즈니랜드를 자유롭게 거닐 수 있게 될 가능성을 보여준다. 이러한 기술 발전은 한국의 애니메이션 산업에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다. 한국은 애니메이션 분야에서 세계적으로 인정받은 기술력과 창의성을 가진 애니메이터들이 활약 중이다. 로봇공학 기술이 애니메이션에 적용되면, 더욱 현실감 넘치고 정교한 작품을 만들어낼 수 있을 것이며, 이는 로봇 산업과 애니메이션 산업의 일자리 창출에도 기여할 것으로 예상된다.
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디즈니 이매지니어링, 스타워즈에 등장한 이족 로봇 공개
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청각 장애인 위한 첨단 안경, 실시간 음성 자막 제공
- 영국 맨체스터에 사는 파울 셔틀워스(40세) 씨는 양쪽 귀에 심각한 청각 장애를 겪고 있다. 그러나 지난 2022년 크리스마스 때 받은 특별한 선물이 그의 생활에 변화를 가져다 주었다. 이 선물은 바로 라이브 캡션 기능이 있는 안경이다. 미국 과학 기술 매체 '사이언티픽 아메리칸(Scientific American)'에 따르면, 이 안경은 청각 장애인들이 대화에 더 쉽게 참여할 수 있게 도와주고 있다. 라이브 캡션 기술은 대화 중인 단어를 실시간으로 텍스트로 변환하여 안경 렌즈에 표시해주는 기능을 가지고 있다. 이로 인해 청각 장애인들이 일상 속에서 더 원활하게 의사소통을 할 수 있게 된다. 그러나 이 안경도 아직은 완벽하지 않아, 수화 통역사처럼 100% 정확한 번역을 제공하지는 못한다고 한다. 트랜스크라이브글라스(TranscribeGlass)의 공동 창업자인 톰 프리스키(Tom Pritsky)씨는 삼각한 양측성 난청을 겪고 있다. 그는 "이 안경은 대화 능력과 삶의 질을 크게 향상시켜준다"며, "보청기는 소리를 들려주지만, 명확하지 않고 일부 단어를 놓칠 때도 있다"고 말했다. 프리스키씨는 또한 "캡션과 자막이 있으면 대화를 계속 이해하고 빈틈 없이 따라갈 수 있어 큰 도움이 된다"고 덧붙였다. 2050년까지 청력 손실을 겪을 것으로 예상되는 약 25억 명의 사람들에게 이러한 라이브 캡션 안경은 큰 도움이 될 것으로 보인다. 라이브 캡션 안경은 음성 인식 기술의 발전과배터리 수명 향상으로 시장에 출시되기 시작했으며, 청력 손실이 있는 많은 사람들이 혜택을 받을 것으로 보인다. 구글 글라스 개발에 참여한 조지아공과대학교(Georgia Institute of Technology) 테드 스타너(Thad Starner) 교수는 "청력 손실을 겪고 있는 노인들이 이 안경을 사용하게 되면, 가족이나 친구들과의 사회적 연결망을 유지하고 강화할 수 있을 것"이라고 말했다. 프리스키는 "청각 장애나 난청이 있는 사람들은 오터(Otter)와 같은 앱을 사용해 대화를 기록할 수 있지만, 그 과정이 번거롭다"며, "시야에 실시간으로 캡션을 볼 수 있다면, 이는 커뮤니케이션 방식에 혁명을 일으킬 것"이라고 강조했다. 라이브 캡션 안경은 주로 안경 프레임, 마이크, 음성을 처리하는 온보드 컴퓨터, 배터리, 그리고 캡션을 디스플레이하는 기능으로 구성되어 있다. 엑스알에이아이 글라스(XRAI Glass)의 단 스카프 대표는 "음성 인식 소프트웨어의 발전이 이러한 기술의 현실화를 가능하게 했다"며 "이 기술을 적용할 수 있는 완벽한 하드웨어가 6개월 내에 출시될 것으로 보이며, 이제는 이 기술을 사용하려는 사용자를 찾는 것이 중요한 단계가 될 것"이라고 덧붙였다. 라이브 캡션 안경의 판매량은 기대에 비해 적었음에도 불구하고, 테드 스타너 교수는 기술의 중요한 발전을 강조하며 이를 긍정적으로 평가하고 있다. 그는 지난 30년 동안 다양한 기술적 실패를 겪었지만, 휴대용 배터리와 음성 인식 시스템의 업그레이드로 인해 라이브 캡션 안경이 곧 일반 가정에서 흔히 사용되는 기술이 될 것이라고 믿고 있다. 라자 쿠샬라가르(Raja Kushalnagar) 갤러뎃 대학교(Gallaudet University)의 정보 기술 프로그램 책임자이자 교수는 이 기술이 일상생활에 얼마나 큰 영향을 미치는지 직접 확인했다고 말했다. 그는 청각장애가 있는 아들과 대화하는 동안 이 기술의 효용성을 확인했다고 전했다. 쿠샬라가르 교수는 "예를 들어 부엌에서 요리를 하면서도 캡션을 읽을 수 있다"며 "이 기술 덕분에 걸으면서도 아들과 소통할 수 있게 되었다"고 덧붙였다. 라이브 캡션 안경이 청각장애인들에게 큰 도움을 주고 있지만, 아직 완벽한 해결책이라고는 할 수 없다. 특히 많은 사람이 있는 공간에서 배경 소음 때문에 캡션 소프트웨어가 정확한 대화를 포착하는 데 어려움을 겪고 있는 것이 그 예이다. 또한, 현재의 캡션 시스템은 화자의 정체성이나 감정, 억양 등을 정확하게 표현하지 못하는 문제도 있어, 통역사가 제공하는 맥락 전달과 비교된다. 이런 문제들이 앞으로 개선되어야 한다. 한편, 한국의 엑스퍼트아이엔씨는 청각장애인들을 위해 '씨사운드'라는 음성을 자막으로 변환해주는 안경을 개발했다. 이 안경은 AI STT(음성을 텍스트로 변환) 기술을 활용하여 92% 이상의 정확도로 한국어 음성을 자막으로 변환해준다.
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청각 장애인 위한 첨단 안경, 실시간 음성 자막 제공
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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.
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AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발
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나사, 베누 소행성 샘플서 '탄소와 물' 존재 확인
- 나사(NASA)가 우주에서 채취해 지구로 가져온 45억 년 된 소행성 '베누(Bennu)' 샘플에 탄소와 물의 존재가 확인됐다. 베누 샘플 연구는 지구 생명체의 구성 요소가 암석에서 어떻게 출현했는지 실마리를 제공할 것으로 보인다. 미국 항공우주국(NASA)은 11일(현지시간) 텍사스주 휴스턴에 있는 존슨우주센터(JSC)에서 지난 9월 24일 귀환한 소행성 탐사선 '오시리스-렉스'(OSIRIS-REx)가 채취한 '베누' 샘플을 처음으로 공개했다. 이 발견은 NASA의 오시리스-렉스(OSIRIS-REx, 기원, 스펙트럼 해석, 자원 식별 및 보안 - 레골리스 탐사선) 과학팀의 예비 평가의 일부였다. 빌 넬슨 NASA 국장은 "오시리스-렉스 샘플의 돌과 먼지에는 물과 많은 양의 탄소를 포함하고 있다"며 "과학자들이 앞으로 여러 세대에 걸쳐 지구 생명체의 기원을 조사하는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다. 풍부한 물과 탄소 함유 NASA는 소행성의 암석과 먼지에 담긴 비밀은 앞으로 수십 년 동안 연구되어 태양계가 어떻게 형성되었는지, 지구에 생명체의 전구 물질이 어떻게 뿌려졌는지, 지구와의 소행성 충돌을 피하기 위해 어떤 예방 조치를 취해야 하는지에 대한 통찰력을 제공할 것으로 기대했다. 넬슨 국장은 "오시리스-렉스 샘플은 지금까지 지구로 보내진 소행성 샘플 중 가장 탄소가 풍부하다"며 "첫 번째 분석 결과, 점토 광물 속에 물이 상당히 많이 함유돼 있다. 광물과 유기 분자 모두에 탄소도 있다"고 말했다. NASA 존슨의 큐레이션 전문가들은 특별히 지어진 새로운 클린룸에서 지난 열흘 동안 샘플 반환 하드웨어를 조심스럽게 분해하여 그 안에 들어 있는 대량의 샘플을 엿볼 수 있었다. 당초 소행성 샘플은 60g으로 계획됐지만 과학자들은 처음 과학용 캐니스터 뚜껑을 열었을 때 수집기 헤드, 캐니스터 뚜껑, 베이스 외부를 덮고 있는 소행성 물질을 추가로 발견했다. 여분의 물질이 너무 많아서 기본 샘플을 수집하고 담는 세심한 과정이 느려졌다는 설명이다. 넬슨은 "이 물질들은 지구 형성에 중요한 요소"라며 "이는 생명체가 탄생할 수 있었던 원소의 기원을 규명하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다. 태양계와 지구 원소 규명 기대 처음 2주 동안 과학자들은 주사 전자 현미경, 적외선 측정, X-선 회절, 화학 원소 분석을 통해 이미지를 수집하여 행성 초기 물질에 대한 "빠른" 분석을 수행했다. 또한 X-선 컴퓨터 단층 촬영을 통해 입자 중 하나의 3D 컴퓨터 모델을 생성하여 다양한 내부를 들여다봤다. 이 초기 모습을 통해 샘플에 탄소와 물이 풍부하다는 증거를 확인할 수 있었다. 오시리스-렉스 소행성 탐사선에 탑재된 캡슐은 2016년 9월 케이프 커내버럴 우주센터에서 발사된 지 7년 만에 38억6000마일(62억km)에 달하는 대장정 끝에 지난 2023년 9월 24일 지구로 무사히 귀환했다. 이 탐사선은 2020년 10월 지구에서 약 3억3300만㎞ 떨어진 곳에 있는 베누 표면에서 흙과 자갈 등 샘플 250ｇ을 채취한 뒤 2021년 5월 지구로의 귀환을 시작했다. 이는 미국으로선 첫 번째 소행성 샘플 채취였지만, 앞서 일본이 이토카와(2010년), 류구(2020년) 소행성으로부터 각각 채취한 샘플 1g 미만과 5.4g보다는 많은 양이다. 기상 현상과 지각 변동 등으로 크게 변형된 지구와 달리 베누는 45억년 전 태양계 형성 초기의 물질을 그대로 간직하고 있을 것으로 추정되고 있다. 투손 애리조나 대학교의 오시리스-렉스 수석 연구자인 단테 로레타(Dante Lauretta)는 "소행성 베누의 먼지와 암석 속에 보존된 고대의 비밀을 들여다보면서 우리는 태양계의 기원에 대한 심오한 통찰력을 제공하는 타임캡슐을 열어보고 있다"라고 말했다. 로레타는 "탄소가 풍부한 물질과 물을 함유한 점토 광물이 풍부하게 존재하는 것은 우주 빙산의 일각에 불과하다. 수년간의 헌신적인 협력과 최첨단 과학을 통해 이루어진 이러한 발견은 우리가 살고 있는 천체뿐만 아니라 생명의 시작에 대한 잠재력을 이해하는 여정으로 우리를 이끌고 있다"고 전했다. 우주 신비 규명 기대 한편, NASA는 존슨우주센터 내 전용 청정실에서 앞으로 2년간 베누의 샘플을 정밀 분석할 예정이다. 베누에서 채취된 샘플이 어떻게 소행성이 형성되고 진화했는지 우주 유산의 신비를 풀 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 또한 이를 통해 지구에 생명체 출현에 대한 인류의 오랜 궁금증을 풀고 앞으로 이 소행성이 지구를 어떻게 비껴갈 수 있는지를 연구하는 데에도 도움을 줄 수 있을 것으로 보고 있다. 과학자들은 베누가 지금부터 약 160년 후 지구와 충돌할 가능성이 큰 것으로 추정하고 있다. NASA는 미래 세대의 과학자를 포함한 전 세계 과학자들의 추가 연구를 위해 베누 소행성 샘플의 최소 70%를 존슨 기지에 보존할 예정이다. 아울러 올가을에는 스미소니언 박물관, 휴스턴 우주 센터, 애리조나 대학교에 추가 샘플을 대여하여 공개적으로 전시할 계획이다.
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나사, 베누 소행성 샘플서 '탄소와 물' 존재 확인
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페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시
- 매일 1500만 개 이상의 패키지를 처리하는 물류 대기업 페덱스(FedEx)가 최근 AI 기반의 양팔 로봇 '덱스(DexR)'를 선보였다. 이 로봇의 목적은 다양한 크기와 무게의 상자를 트럭에 테트리스처럼 효율적으로 적재하는 것이다. '덱스'는 페덱스 직원들에게 가장 어려운 작업인 화물의 트럭 적재를 자동화하기 위해 개발되었다. 기술 전문 매체 와이어드에 따르면, 이 로봇은 AI를 활용해 다양한 크기의 상자를 최대한 효율적으로 배치, 트럭 내부의 공간을 최대한 활용한다. 이는 결코 쉽지 않은 작업이다. 페덱스의 레베카 양(Rebecca Yang) 운영 및 첨단 기술 담당 부사장에 따르면, 패키지는 다양한 포장재, 크기, 모양, 무게로 제공돼 그 조합은 예측하기 어렵다. 로봇은 패키지를 감지하기 위해 카메라와 라이다(LiDAR, 일종의 레이저 광) 센서를 사용한다. 그리고 상자들을 효과적으로 배열해 안정적인 '벽'을 구성하고, 상자를 끊임없이 조정하여 미끄러짐이나 기타 문제에 대응한다. 양 부사장은 "몇 년 전 AI는 이처럼 복잡한 결정 과정을 처리하기엔 한계가 있었다"고 설명했다. 양팔 로봇 덱스는 현재 페덱스에서 광범위한 적용을 위한 예비 테스트를 거치고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구 덕분에 많은 산업이 AI가 거의 모든 작업을 수행할 수 있다고 인식하기 시작했다. 그렇지만, 예측하기 어려운 현실 세계에서 물체를 다루는 것은 알고리즘에게 여전히 큰 도전이다. 대다수의 산업용 로봇은 주로 반복적이고 극도로 정밀한 작업을 수행하기 위해 설계되었다. 반복 작업 위해 정밀 설계 로봇 공학은 지속적으로 발전하고 있으며, 현재 많은 기계들이 AI를 통해 물체를 인식하고 이를 처리하는 방법을 결정하고 있다. 이런 과정에서 알고리즘이 실제 로봇에 적용되기 전에, 시뮬레이션에서 오류를 최소화하며 훈련을 받을 수 있다. 하지만 시뮬레이션의 세계에서 현실로의 전환은 간단하지 않다. 개선된 알고리즘, 로봇 기계 학습에 대한 신선한 접근법, 그리고 발전된 하드웨어 및 센서 덕분에 고급 로봇의 실용적인 응용이 점점 확장되고 있다. 카네기 멜론 대학의 로보틱스 연구소장 매튜 존슨-로버슨은 "최근 1~2년 동안 AI와 머신러닝의 발전으로, 많은 사람들이 이를 '비용 절감 및 효율성 향상을 통한 수익성 있는 비즈니스 케이스로 활용할 수 있다'고 주장하고 있다"고 밝혔다. 자율주행 차량과 AI의 지속적인 발전에 대한 오랜 기간의 투자 덕분에 로봇이 더 다양한 작업장에서 활용될 수 있게 될 것이라고 존슨-로버슨은 지적했다. 그는 "현재 상업용 로봇 공학의 초창기에 불과하다고 볼 수 있다"라고 덧붙였다. 생성 AI 활용해 패턴 계산 페덱스 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 본사를 둔 스타트업인 덱스터리티(Dexterity)가 페덱스를 위해 개발했다.덱스터리티는 창고 운영을 위한 다양한 AI 기반 로봇 시스템 개발을 전문으로 하는 기업이다. 페덱스의 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 위치한 스타트업 덱스터리티(Dexterity)가 개발했다. 덱스터리티는 창고 자동화를 위한 AI 기반 로봇 시스템의 전문 개발업체이다. 사미르 메논(Samir Menon) 덱스터리티의 최고경영자(CEO)는 페덱스를 위해 제작된 로봇이 생성 AI를 활용하여 다양한 유형의 상자를 적절히 쌓을 수 있도록 설계되었다고 밝혔다. 이 AI는 상자를 인식하고, 그것을 잡는 과정에도 활용된다. 그렇지만 메논은 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 신중한 엔지니어링 작업이 필요하다고 강조했다. 로봇이 상자를 적재할 때마다, 포스 피드백을 통해 패키지의 정확한 배치를 확인한다. 더불어 카메라와 깊이 센서로 로딩 된 물품을 스캔하여 기존의 모델과의 일치성을 점검한다. 일치하지 않을 경우, 로봇은 현재 작업 상태에 맞춰 적재 전략을 수정한다. 온라인 쇼핑의 대표 기업인 아마존의 성장과 함께, 패키지 처리는 로봇 개발에서 혁신적인 핵심 분야로 부상했다. 아마존은 현재 제품을 보다 효율적으로 관리하고 처리하기 위해 수천 대의 첨단 로봇을 운영하고 있다. 트럭 내부는 다양한 상자를 적재해야 하는 제한된 공간이다. 이것은 로봇이 창고에서 수행하는 일반적인 선택 작업보다 "더 큰 도전"이라고 매사추세츠 공과대학(MIT)의 AI와 로봇 공학 전문가 풀킷 아그라왈(Pulkit Agrawal) 교수는 지적했다. AI로봇 활용으로 실업 우려 확산 로봇이 다양한 업무를 수행하는 시대가 급속히 다가오면서, AI 기반 로봇 활용의 증가로 인한 실업에 대한 우려가 커지고 있다. 미국의 자동차 공장 노동자들의 연속적인 파업은 전기차와 자율 주행과 같은 급변하는 기술 트렌드와 연관되어 있다. 페덱스의 양 부사장은 이 로봇이 완벽하진 않지만, 결국 숙련 노동자와 동등한 속도로 트럭에 화물을 적재할 수 있을 것이라고 전망했다. 페덱스는 이미 버크셔 그레이의 기술을 활용해 일부 시설에서 소포 분류 작업을 수행 중이다. 이 기술에 대해 회사는 2022년에만 약 2억 달러를 투자했다. 양 부사장은 페덱스가 몇 대의 로봇을 언제 도입할지에 대해 구체적으로 밝히지 않았다. 로봇의 신뢰성 관련 데이터는 아직 수집 단계에 있다. 그럼에도 덱스터리티의 로봇 기술은 다른 영역에도 적용될 전망이며, 페덱스는 로봇을 통해 더욱 다양한 업무를 처리하고자 한다. 그는 "이것은 우리에게 큰 전환점이며, 다가오는 세대가 우리의 업무 방식을 향상시키는 것을 목격하게 되어 기쁘다"고 말했다.
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페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시
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英 요크대, 해저 광섬유 통해 양자통신 시연
- 영국 요크 대학교 연구팀이 아일랜드와 영국 간에 해킹이 불가능한 양자 정보를 전송하는 데 처음으로 성공했다. 미국 과학전문매체 톰스하드웨어에 따르면 연구진은 '다중 테라비트'의 정보를 전송할 수 있는 초저손실 광섬유 인프라를 활용하여 광자 큐비트(qubit)로 아일랜드와 영국 사이의 224킬로미터(km)를 전송하는 것을 시연했다. 큐비트는 양자컴퓨터로 계산할 때, 또는 양자 정보의 기본 단위를 말한다. 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로 수 만년이 걸리는 복잡한 문제를 기하 급수적인 속도 향샹을 통해 기존 컴퓨터로는 불가능한 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 차세대 기술이다. 퀀텀 커뮤니케이션 허브와 인프라 제공업체인 유네트웍스(euNetworks, 유럽의 대역폭 인프라 서비스 제공업체)의 협업으로 이루어진 이 성과는 최장거리 해저 양자통신 신기록을 동시에 세웠다. 유네트웍스는 15개국 51개 도시를 포괄하는 고용량 도시 간 백본과 연결된 유럽 전역의 17개 광섬유 기반 대도시 네트워크를 소유 및 운영하고 있다. 때때로 새롭고 더 강력한 양자 처리 장치(QPU)의 세부 사항이나 양자 공학을 사용하여 아원자 세계를 계산기로 사용하는 새로운 방법에 혹하기 쉽다. 그러나 기술의 척도는 이상적인 것이 아니라 실제로 어떻게 적용되는지에 달려 있다. 실제로 양자통신은 이미 상용 등급의 광섬유 인프라를 통해 테스트 되고 있다. 양자통신은 두 큐비트가 서로 멀리 떨어져 있어 다른 큐비트에 대한 설명 없이는 한 큐비트를 설명할 수 없는 양자 얽힘의 특성을 활용한다. 다시 말하면 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. 그러나 얽힌 양자 상태의 문제는 변덕스럽고 실패하기 쉬우며, 데이터를 빼내려는 시도를 비롯한 외부 간섭으로 인해 유용한 상태가 무너질 수 있다. 이러한 불안정성 때문에 첨단 광섬유 케이블을 통해 224킬로미터에 달하는 수중을 가로지르는 큐비트 시연은 놀라운 기술 수준의 방증이다. 2021년에 이미 660킬로미터를 가로지르는 양자통신이 입증됐지만, 이번처럼 고압의 수역이 가로막고 있지 않았다. 연구 책임자인 마르코 루카마리니 교수는 "많은 대기업과 조직이 데이터 보안을 위해 양자 통신에 관심을 갖고 있지만, 특히 이동 가능 거리라는 한계가 있다"고 말했다. 루카마리니 교수는 "거리가 멀어질수록 양자 정보를 전달하는 빛의 입자인 광자가 채널에서 손실되거나 흡수되거나 산란될 가능성이 높아져 정보가 목표에 도달할 확률이 줄어든다. 이는 조직이 개인 디지털 정보를 다른 도시나 다른 국가로 전송해야 할 때 문제가 되며, 통신의 시작점과 끝점 사이에 바다라는 또 다른 문제가 발생할 수 있다"고 설명했다. 이번 연구는 양자통신이 상용화가 성큼 다가왔음을 보여주는 것으로 평가된다.
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英 요크대, 해저 광섬유 통해 양자통신 시연
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인터넷이 사용하는 전기량은 얼마?
- 영화를 스트리밍하거나 사진을 소셜미디어에 올리거나 메시지를 보내는 일상이 환경에 부담을 준다는 것을 알고 있는 사람은 드물다. 그러나 실제로 대형 데이터 센터들은 이러한 업무를 처리하면서 에너지를 대량으로 소비하고 있다. 디지털화는 종종 건축이나 산업, 교통 분야에서 에너지 절약을 가능하게 함으로써 에너지 전환의 전제 조건으로 이해된다. 그러나 디지털화는 경제와 사회 발전을 촉진하는 동시에 많은 전력을 소비하는 데이터 센터의 급증을 동반한다. 독일 매체 타게샤우(tagesschau)는 보더스텝 연구소(Borderstep Institute)의 최근 연구 결과를 인용해 데이터 센터의 에너지 수요 급증으로 2010년 이후 에너지 소비가 두 배 이상 증가했다고 전했다. 랄프 힌테만(Ralph Hintermann) 보더스텝 혁신 및 지속가능성 연구소(Borderstep Institute for Innovation and Sustainability)의 연구원은 "새로 건설된 데이터 센터 중 일부는 독일의 주요 도시보다 훨씬 더 많은 전기를 필요로 한다"고 설명했다. 이 또한 환경에 영향을 미친다. 사를랜드 대학교에는 복잡한 연구 계산에 사용되는 강력한 컴퓨터가 설치돼 캠퍼스의 IT 인프라 측면에서 전기 소비량이 가장 크다. 이 대학 디지털 책임자인 크리스티안 바그너는 "대부분의 계산이 이뤄지는 고성능 컴퓨터는 우리 데스크톱 컴퓨터보다 약 3배 더 많은 전기를 소비한다"고 말했다. 스트리밍 서비스도 탄소 배출 전기는 복잡한 연구에만 소비되는 것이 아니다. 구글 검색 한 번만으로도 대략 0.15g의 이산화탄소가 배출된다. 또한 다양한 스트리밍 서비스 목록에 올라와 있는 모든 시리즈는 배후에서 작동하는 거대한 데이터 센터로 인해 상당한 양의 이산화탄소가 배출된다. 바그너는 "자동차로 비디오 대여점에 가던 과거와 비교하면, 오늘날은 분명히 더 적은 이산화탄소를 배출하고 있다고 생각한다"고 말했다. 그러나 현실에서 사람들은 저녁에 여러 편의 영화를 연달아 시청하는 경향이 있어 과거보다 더 많은 이산화탄소를 배출하고 있다. 여기서 핵심은 IT 기술이 이산화탄소 배출을 줄여 더 지속 가능하게 하는 것이다. 힌테만은 "하드웨어는 항상 개선되고 있다. 자신의 스마트폰에서도 이를 확인할 수 있다. 스마트폰은 더 강력해지고 충전 시간은 더 짧아졌다"고 말했다. 그는 "그러나 소프트웨어도 업그레이드되어야 한다. 또 친환경 에너지로 데이터 센터를 운영하거나 폐열 활용을 넓혀야 한다"고 덧붙였다. 데이터 센터 폐열 재활용 확대 프랑크푸르트에 있는 구글 데이터 센터의 경우, 이 센터의 폐열을 이용해 1300가구에게 난방용 열을 제공한다. 폐열을 이용하는 또 다른 방법으로는 히트 펌프(heat pump, 냉매의 발열 또는 응축열을 이용해 저온의 열원을 고온으로, 고온의 열원을 저온으로 전달하는 냉난방장치)와 유사한 프로세스 매체(process medium)를 사용하는 방식으로 프로세스 열에서 전기를 생산할 수 있다. 독일 정보통신산업협회(Bitkom)에 따르면 독일의 데이터 센터 용량의 약 3분의 1이 프랑크푸르트에 집중되어 있다. 힌테만은 "데이터 센터 산업의 성장 예측이 정확하다면 이론적으로는 2035년까지 데이터 센터에서 나오는 폐열을 프랑크푸르트의 모든 가구에 공급할 수 있을 것"이라고 전망했다. 그러나 현재는 인프라가 없기 때문에 데이터 센터 폐열 재활용 실현은 갈 길이 멀다. 2027년부터 독일에서 문을 여는 새로운 데이터 센터는 법적으로 기후 중립적으로 운영해야 한다. Bitkom에 따르면 현재 독일에는 약 5만 개의 데이터 센터가 있으며 애플이나 구글과 같은 대형 공급업체는 이미 탄소 중립을 실현하고 있다. 전문가들은 디지털화 때문에 에너지 수요가 증가할 것으로 예상하지만, 이산화탄소 배출을 줄이는 디지털화의 긍정적인 효과가 그 단점을 상쇄할 것으로 본다.
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인터넷이 사용하는 전기량은 얼마?
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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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- 포커스온
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
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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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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
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
- 인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
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