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2025-08-14 (목)

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[신소재 신기술(186)] AI가 설계한 차세대 냉각 소재⋯실내 온도 낮추고 에너지 소비 줄인다

인공지능(AI)을 활용해 설계된 새로운 열 방출 소재가 개발돼 냉방 효율을 획기적으로 개선하고, 주거·의류 산업·우주 분야까지 폭넓은 적용 가능성을 제시하고 있다. 미국 텍사스대학교 오스틴캠퍼스 연구진은 중국 상하이교통대, 싱가포르국립대, 스웨덴 우메오대 등과 공동으로, AI 기반 머신러닝 기법을 활용해 3차원 열 메타 방출체(thermal meta-emitter)를 설계하는 프레임워크를 개발했다고 밝혔다. 해당 연구는 국제학술지 네이처(Nature) 7월호에 게재됐다. 연구팀은 이를 통해 총 1,500종 이상의 독자적 소재를 설계했으며, 이러한 소재들은 복잡한 열 방출 특성을 조절함으로써 에너지 효율을 극대화할 수 있도록 고안됐다. 텍사스대 기계공학과의 유빙 정(Yuebing Zheng) 교수는 "기존 방식은 시도와 오류에 의존해 설계 속도와 정확도에 한계가 있었지만, 이번 프레임워크는 설계 공간을 비약적으로 확장함으로써 이전에는 상상조차 어려웠던 고성능 소재를 현실화했다"고 설명했다. 실제 냉각 실험에서도 효과가 입증됐다. 연구진은 설계된 4종의 메타 방출체 중 하나를 모형 주택의 지붕에 적용해 기존 상용 백색·회색 도료와 비교했다. 정오 기준 직사광선 하에서 4시간이 지난 뒤, 해당 메타 방출체를 적용한 지붕의 표면 온도는 기존 도료 대비 평균 5~20도 낮게 유지됐다. 이 같은 성능을 기반으로 연구진은, 고온 도시인 리우데자네이루나 방콕의 아파트에 적용할 경우 연간 약 1만5,800킬로와트시(kWh)의 에너지를 절감할 수 있을 것으로 추정했다. 이는 일반적인 에어컨 한 대가 연간 소비하는 전력량(약 1,500kWh)의 10배가 넘는 수치다. 연구진은 해당 소재의 활용 분야가 단순 주거·상업용 냉방을 넘어 도시환경, 항공우주, 섬유, 자동차 등 다방면으로 확장될 수 있다고 보고 있다. 예를 들어 도심 건축물에 적용할 경우 열섬현상을 줄이고, 우주선 외부에 활용하면 태양광 흡수와 복사열 방출을 동시에 조절해 내부 온도를 효과적으로 관리할 수 있다는 설명이다. 소비자용 제품에도 적용 가능성이 높다. 이 소재를 의류나 캠핑 장비에 접목하면 더운 환경에서도 착용자의 체온 상승을 억제할 수 있고, 차량 외장재나 내장재로 활용할 경우 햇빛 아래 장시간 주차된 차량의 내부 온도를 낮추는 데 기여할 수 있다. 정 교수는 "기존 자동화 설계 방식은 단층 박막 구조나 평면 패턴 등 단순한 형태만 구현 가능했으나, 이번 프레임워크는 다층적이고 입체적인 구조 설계가 가능해 실질적인 성능 향상이 가능하다"고 밝혔다. 해당 연구를 공동 주도한 카이 야오(Kan Yao) 박사는 "AI가 모든 문제의 해답은 아니지만, 열 방출체처럼 스펙트럼 조절이 핵심인 소재 설계에서는 머신러닝이 최적의 해법이 될 수 있다"고 강조했다. 연구진은 향후 이 프레임워크를 나노광학(nanophotonics) 분야 전반에 확장 적용할 계획이다. 나노광학은 빛과 물질이 나노미터 수준에서 상호작용하는 영역으로, 센서·이미징·에너지 기술 등 차세대 광학 기술의 핵심으로 주목받고 있다. 이번 논문은 AI 기반 신소재 설계가 실험적 한계를 넘어 상용 기술로 이어질 수 있는 가능성을 제시한 사례로 평가된다. 향후 기후변화 대응 및 에너지 효율화 기술 발전의 새로운 전환점이 될 수 있을지 주목된다.
- IT/바이오
2025-07-14 13:35:00
[글로벌 핫이슈] 애플, 시리 AI 혁신 '삐걱'…수년간의 기능 장애와 리더십 부재가 발목

지난달, 애플이 음성 비서 시리의 핵심 임원진을 교체하고 차세대 인공지능(AI) 기반 기능 출시를 연기하면서 그 배경에 관심이 쏠리고 있다. 최근 더인포메이션의 심층 보도에 따르면, 이번 결정은 수년간 지속된 기능적 문제와 AI/ML(인공지능/머신러닝) 그룹과 소프트웨어 엔지니어링 그룹 간의 심각한 갈등이 주요 원인으로 지목된다. 다수의 내부 관계자들은 시리의 더딘 발전의 근본적인 원인으로 '형편없는 리더십'을 지적했다. 특히, 더인포메이션은 "애플이 어떻게 '시리의 AI 혁신에 실패했는지'" 상세하게 분석하며, 지난 몇 년간의 AI 및 시리 개발 과정에서 드러난 애플 내부의 복잡한 역학 관계를 심층적으로 파헤쳤다. 매체는 애플의 AI 분야 난항이 "사용자 개인 정보 보호에 대한 강경한 입장"과 연관이 있지만, 그보다 더 심각한 문제는 "형편없는 리더십"이라고 강조했다. 더인포메이션은 "지안안드레아가 이끄는 AI 및 머신러닝 그룹(약칭 AI/ML)에서 일했던 6명 이상의 전직 애플 직원들은 형편없는 리더십이 실행 문제의 원인이라고 말했다"고 전했다. 이들은 미래 버전의 음성 비서 설계에 있어 "야망과 위험 감수 의지가 부족"했던 로비 워커를 주요 책임자로 지목했다. 내부 고발자들이 지적한 리더십 문제 애플 내부 엔지니어들 사이에서는 AI 그룹의 소극적인 문화와 실행력 부족으로 인해 그들의 이니셜을 딴 'AIMLess(목표 없는)'라는 냉소적인 별명까지 붙었다는 사실도 드러났다. 보도는 구체적인 사례를 통해 워커의 리더십 문제를 지적했다. 워커는 시리의 전반적인 성능 향상보다는 "사용자가 시리에게 질문했을 때와 답변을 받을 때까지의 지연 시간을 아주 작은 비율로 줄이는 것과 같은 '작은 승리'를 자주 축하했다"고 전직 엔지니어들은 증언했다. 또한, '헤이 시리(Hey Siri)' 음성 호출 명령어에서 '헤이'를 제거하는 데 '2년 이상'이 소요된 점도 그의 비효율적인 업무 방식을 보여주는 사례로 제시됐다. 더인포메이션은 워커의 문제점을 "숲 전체가 엉망이고 제대로 작동하지 않는다는 사실을 놓친 채, 한두 그루의 멋진 나무에만 집중하는 시나리오"라고 비유하며, "빠르고 잘못되거나 쓸모없는 (혹은 그저 평범한) 답변은 느리고 잘못되거나 쓸모없는 답변보다는 나을 수 있지만, 전반적인 결과는 손실"이라고 꼬집었다. 엇갈리는 목표와 불협화음 내부에서는 AI 그룹과 소프트웨어 엔지니어링 그룹 간의 불만도 고조되었던 것으로 보인다. 소프트웨어 엔지니어링 그룹의 일부는 AI 그룹 동료들의 '더 높은 급여와 더 빠른 승진'에 불만을 느꼈으며, 일부 AI 그룹 엔지니어들이 '더 긴 휴가를 가거나 금요일에 일찍 퇴근'하는 것에 대해 반감을 가졌다고 한다. 그룹 간의 불신은 극에 달해 올해 초에는 지안안드레아의 부하 직원이 공동 프로젝트 실패 시 AI 팀이 희생양이 되는 것을 막기 위해 엔지니어들에게 개발 과정을 상세히 문서화하도록 지시하는 상황까지 벌어졌다. 설상가상으로 페데리기가 '수백 명의 머신러닝 엔지니어'로 구성된 'Intelligent Systems'라는 자체 팀을 만들어 운영하면서 두 그룹 간의 관계는 더욱 악화되었다. 한편, 워커는 시리 응답 시간 단축과 같은 소소한 개선에 집중하는 모습을 보였다. 그는 또한 엔지니어 팀이 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 시리에게 감정적인 공감 능력을 부여하려는 시도를 무산시키기도 했다. 더욱 충격적인 사실은 2024년 WWDC에서 공개된 애플 인텔리전스의 핵심 기능 시연이 '사실상 허구'였다는 주장이다. 시리가 사용자의 이메일을 확인하여 항공편 정보를 찾고, 메시지를 통해 점심 약속을 알려주며, 지도 앱에 경로를 표시하는 등의 시연은 '시리 팀 구성원들에게도 놀라움'이었으며, 그들은 '해당 기능의 작동 버전을 본 적이 없었다"고 한다. 이러한 상황 속에서 페데리기는 시리 엔지니어들에게 "최고의 AI 기능을 구축하기 위해 무엇이든 하라"고 지시했으며, 이는 애플 자체 모델뿐만 아니라 '다른 회사의 오픈 소스 모델'을 사용하는 것도 허용한다는 의미로 해석된다. 지안안드레아는 챗봇과 같은 대화형 AI 인터페이스에 대해 회의적인 입장을 취하며, 시리와의 빠른 대화나 상황에 맞는 제안 등 다른 방식을 선호했던 것으로 알려졌다.
- IT/바이오
2025-04-17 15:12:00
[신소재 신기술(168)] "쌀알만 한 뇌, 우주만큼 정밀하게 해부됐다"

쌀알만 한 생쥐 뇌 조직의 정밀 해부를 통해 신경세포 8만4000개와 5억 개의 시냅스, 5.4㎞에 달하는 신경망이 드러났다. 9년에 걸쳐 진행된 국제 공동 연구가 포유류 뇌를 가장 정밀하게 해부한 커넥톰을 완성 한 것이다. 인공지능(AI) 기술과 인간의 손길이 결합된 이번 프로젝트는 뇌과학의 디지털 전환을 본격화하는 전환점이 될 전망이다. 미국 프린스턴대학교, 스탠퍼드대학교, 텍사스 베일러 의과대학, 시애틀 앨런 뇌과학연구소 등 22개 연구기관 소속 150명 이상이 참여한 국제 공동연구팀은 생쥐 뇌의 1㎣도 채 되지 않는 부위에서 8만4000개의 신경세포와 5억 개 이상의 시냅스 연결, 5.4㎞ 길이의 신경망 구조를 밝혀냈다. 이는 현재까지 포유류 뇌를 대상으로 한 가장 정밀하고 방대한 커넥톰(connectome·신경연결지도)으로 기록됐다. 연구팀은 뇌 지도를 만들면서 수만 개의 개별적인 나무 모양의 뉴런을 디지털 방식으로 풀어내고, 각 뉴런의 고유한 가지 시스템을 추적한 다음, 이를 하나하나 재구성해 광대한 회로 네트워크를 만들었다. 이를 커넥톰이라고 부른다. 프린스턴 대학교는 이번 연구는 9년간 진행됐으며 22개 기관의 150명 이상의 연구자들이 이 프로젝트에 참여했다고 밝혔다. 이번 연구는 미국 베일러 의과대학에서 시작됐다. 과학자들은 특수 현미경을 사용해 생쥐가 러닝머신 위에서 10초 동안 베이스점프, 루지 등 다양한 익스트림 스포츠, 애니메이션, 영화 매트릭스, 매드맥스: 분노의 도로 등의 비디오 영상을 보는 동안 쥐의 시각 피질 1㎣(세제곱밀리미터) 부분의 뇌 활동을 기록하는 방식으로 진행됐다. 이후 앨런 연구소 연구팀은 생쥐 뇌를 2만8000개 층으로 절단하고, 인공지능(AI) 분석과 인간의 수작업 검수를 결합해 신경세포 간 연결망을 일일이 추적해 재구성했다. 연구팀이 진행한 코티컬 네트워크(Cortical Networks)의 머신 인텔리전스인 MICrONS 프로젝트는 지금까지 포유류 뇌의 가장 자세한 배선도를 구축했으며, 이 배선도는 온라인에서 무료로 이용할 수 있다. 이번 연구를 총괄한 데이비드 마코위츠 박사는 "인간 게놈 프로젝트에 비유되는 신경과학의 분수령"이라고 평가했다. 이어 프린스턴 대학교의 또 다른 연구팀은 인공지능과 머신러닝을 사용하여 세포와 연결망을 3D 입체로 재구성했다. 뇌 활동 기록과 함께, 이 입체에는 5억 2300만 개의 시냅스(20만 개의 세포를 연결하는 연결점)와 4km 길이의 축삭(다른 세포로 뻗어 나가는 가지)이 포함되어 있다. 스탠퍼드대학교 신경과학자 안드레아스 톨리아스 교수는 "이 연구는 구조와 기능을 동시에 기록한 최초의 사례"라며 "우리가 세계를 인식하고 감정을 느끼고 결정을 내리는 뇌의 생물학적 구조를 데이터로 포착한 것"이라고 강조했다. 연구팀은 이를 통해 단순한 신경 배치도뿐 아니라, 각 신경세포 간 상호작용과 정보 전달 방식까지 시각화해냈다. 과거 곤충의 뇌를 대상으로 한 연결지도는 존재했지만, 이번처럼 포유류 뇌의 고도 복잡성을 구현한 사례는 처음이다. 프린스턴대 신경과학자 세바스찬 승 교수는 "이번 연구를 통해 구현한 커넥톰(connectome)은 뇌과학의 디지털 전환을 여는 출발점"이라며 "이 기술은 신경 연결의 이상 패턴을 식별하고, 치매 등 뇌 질환의 원인을 규명하는 데 획기적인 전기를 마련할 것"이라고 말했다. 이 연구는 뇌의 새로운 특성, 유형, 조직 및 기능 원리, 세포 분류의 새로운 방식을 밝혀냈다. 특히 뇌 안의 새로운 억제 원리를 발견한 것은 이번 연구의 가장 큰 성과로 평가된다. 과학자들은 이전에 신경 활동을 억제하는 억제 세포를 다른 세포의 활동을 약화시키는 단순한 힘으로 생각했다. 반면 연구팀은 훨씬 더 정교한 수준의 의사소통을 발견했다. 억제 세포는 무작위로 행동하는 것이 아니라, 어떤 흥분 세포를 표적으로 삼을지 매우 선택적으로 결정하여 네트워크 전체에 걸친 조정 및 협력 시스템을 구축한다. 어떤 억제 세포는 함께 작용하여 여러 흥분 세포를 억제하는 반면, 어떤 억제 세포는 특정 유형의 세포만을 표적으로 삼아 더욱 정밀하게 작용한다. 뇌의 형태와 기능을 이해하고, 뉴런 간의 세부적인 연결을 전례 없는 규모로 분석할 수 있는 능력은 뇌와 지능 연구에 새로운 가능성을 열어준다. 또한 알츠하이머병, 파킨슨병, 자폐증, 조현병과 같이 신경 전달 장애를 수반하는 질환에도 영향을 미칠 수 있다. 공개된 이번 데이터는 인공지능 연구는 물론, 뇌 질환 조기 진단, 치료법 개발 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 특히 인간의 뇌가 정보 처리 속도나 효율성 측면에서 현존하는 어떤 AI보다도 앞선 이유를 설명하는 데 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다. 앨런 연구소 부연구원인 누노 다 코스타 박사는 "고장 난 라디오가 있는데 회로도를 가지고 있다면 수리하기가 더 수월할 것"이라고 이번 연구의 성과를 비유했다. 그는 "우리는 이 모래알(뇌 세포)에 대한 일종의 구글 지도 또는 청사진을 제시하고 있다. 앞으로 이를 활용하여 건강한 쥐의 뇌 배선과 질병 모델의 뇌 배선을 비교할 수 있을 것이라고 강조했다. 이 연구 결과는 과학저널 '네이처(Nature)'에 일련의 논문으로 발표됐다.
- IT/바이오
2025-04-14 09:53:00
[퓨처 Eyes(79)] 꿈의 양자 컴퓨터 현실로 성큼…안정성과 혁신 향상 기대

미래를 혁신할 핵심 기술로 주목받는 양자 컴퓨터는 뛰어난 잠재력에도 불구하고 극도로 민감한 특성 때문에 '믿을 수 없는' 존재로 여겨져 왔다. 하지만 최근 과학계에서는 이러한 한계를 극복하고 꿈의 양자 컴퓨터를 현실로 만들기 위한 획기적인 연구 결과들이 잇따라 발표되고 있다. 주변 환경의 미세한 방해에도 안정적인 연산을 가능하게 하는 '마법 입자'에 대한 연구와, 기존 물리학의 상식을 뛰어넘는 특이한 성질을 가진 새로운 물질을 합성한 연구는 양자 컴퓨터 상용화의 길을 더욱 밝히고 있다. 불안정이라는 꼬리표를 떼고, 인류의 난제를 해결할 열쇠가 될 양자 컴퓨터. 그 꿈을 현실로 성큼 다가서게 만든 두 가지 혁신적인 연구 결과를 따라가 보자. 기존의 컴퓨터는 0과 1, 두 가지 상태만으로 정보를 처리하는 반면, 양자 컴퓨터는 큐비트라는 특별한 단위를 사용한다. 큐비트는 0과 1은 물론, 0과 1이 동시에 존재하는 '중첩'이라는 신비한 상태를 가질 수 있어 기존 컴퓨터로는 풀기 어려웠던 복잡한 문제들을 훨씬 빠르게 해결할 것으로 기대된다. 하지만 큐비트는 주변의 아주 작은 소리나 빛, 온도 변화에도 쉽게 영향을 받아 그 상태가 깨져버리는, 마치 모래성 같은 존재다. 과학자들은 오랫동안 이 불안정성을 극복하고 안정적인 양자 컴퓨터를 만드는 방법을 찾아왔다. 마요라나 입자, 양자 안정성의 새로운 희망 최근 옥스퍼드 대학교, 델프트 공과대학교, 아인트호벤 공과대학교 연구팀과 퀀텀 머신즈 등 국제 공동 연구팀은 '마요라나 영 모드(Majorana zero modes, MZM)'라는 특별한 입자를 이용하여 양자 컴퓨터의 안정성을 획기적으로 높일 수 있는 방법을 찾아냈다. 마요라나 영 모드는 주변 환경의 방해에도 강하게 저항하는 특이한 준입자로, 마치 옷감처럼 튼튼하게 얽혀 있어 외부의 간섭에도 쉽게 그 상태가 변하지 않아 이론적으로 오랫동안 안정적인 양자 정보를 저장하고 처리하는 데 매우 적합한 후보로 여겨져 왔다. 하지만 실제로 이 입자를 안정적으로 구현하는 것은 매우 어려운 과제였다. 연구팀은 양자점과 초전도 물질을 연결하여 만든 '3-사이트 기타예프 사슬'이라는 특별한 구조를 아주 정밀하게 설계했다. 이 특별한 사슬 구조는 마요라나 영 모드들을 마치 안전한 방에 격리시키듯, 서로 멀리 떨어뜨려 외부의 불안정한 요소로부터 보호하는 역할을 한다. 이 구조 안에서 마요라나 영 모드들이 서로 멀리 떨어져 안정적으로 존재할 수 있는 최적의 지점, 즉 '스위트 스폿'을 찾아낸 것이다. 이렇게 분리된 마요라나 영 모드들은 원치 않는 상호 작용을 줄이고 외부 노이즈에 대한 저항력을 크게 높여준다. 해당 연구 결과는 학술지 네이처 나노테크놀로지에 게재됐다. 연구를 이끈 옥스퍼드 대학교 재료학과의 그레그 매주어 박사는 "이번 연구 결과는 기타예프 사슬을 확장하는 것이 마요라나 안정성을 유지할 뿐만 아니라 향상시킨다는 것을 증명하는 중요한 진전"이라며, "옥스퍼드에 새로 설립한 연구 그룹을 통해 이 연구를 더욱 발전시켜 더욱 확장 가능한 양자점 플랫폼을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다. 앞으로 연구팀은 이 사슬을 더 길게 늘려 마요라나 영 모드들이 외부 환경으로부터 더욱 완벽하게 격리되어 안정성이 기하급수적으로 높아질 것으로 기대하고 있다. 이는 실용적인 양자 컴퓨터 개발에 중요한 발걸음이다. 새로운 물질의 탄생, 양자 기술의 혁신을 이끌다 한편, 러트거스 대학교 연구팀이 주도하는 국제 연구팀은 최근 기존의 양자 물리학으로는 이해하기 어려웠던 두 가지 특별한 물질을 결합하여 새로운 인공 구조를 만드는 데 성공했다. 마치 샌드위치처럼 얇게 쌓아 올린 이 구조는 미래 양자 컴퓨터의 핵심 재료가 될 수 있을 것으로 주목받고 있다. 연구팀이 결합한 두 가지 물질은 각각 독특한 성질을 가지고 있어 오랫동안 '불가능한 물질'로 여겨져 왔다. 하나는 원자력 발전소에서 방사성 물질을 가두는 데 사용되는 다이스프로슘 티타네이트로, 자연계에서 찾기 어렵다는 '자기 홀극(자기 단극)'이라는 특별한 입자를 붙잡아 둘 수 있는 성질을 가지고 있다. 마치 물 분자처럼 특별한 배열을 가진 이 물질은 내부에 작은 자석들이 갇혀 있어, 특정 조건에서 마치 N극만 있거나 S극만 있는 자석처럼 행동하는 자기 홀극을 만들어낼 수 있다. N극과 S극이 항상 함께 있는 일반적인 자석과 달리, 자기 홀극은 N극 또는 S극 중 하나만 가진 자석과 같은 입자다. 노벨상 수상자인 폴 디랙이 1931년에 그 존재를 예측했지만, 우주에서는 아직 발견되지 않았다. 다른 하나는 파이로클로어 이리데이트라는 새로운 자기 반금속으로, 독특한 전자적, 위상적, 자기적 특성 때문에 주로 실험 연구에 사용된다. 이 물질 안에는 빛처럼 빠르게 움직이고 회전 방향도 다른 '바일 페르미온(Weyl Fermions)'이라는 아주 작은 입자가 들어있다. 이 입자들은 마치 빛과 같은 속도로 움직이며, 전자의 흐름을 제어하는 데 매우 유용하여 미래의 초고속 전자 소자나 양자 컴퓨터의 재료로 주목받고 있다. 1929년 헤르만 바일에 의해 예측된 이 입자는 2015년에 처음으로 결정 형태로 발견되었으며, 전기를 매우 잘 통하게 하고 자기장이나 전자기장에 특별하게 반응하는 성질을 가지고 있어 전자 장치의 재료로 사용될 때 매우 안정적이다. 러트거스 대학교 물리학 및 천문학과의 자크 차칼리안 교수는 "이번 연구는 이전에는 불가능했던 방식으로 완전히 새로운 인공 2차원 양자 물질을 설계하는 새로운 방법을 제시하며, 양자 기술을 발전시키고 그 기본 속성에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 잠재력을 가지고 있다"고 말했다. 연구팀은 'Q-DiP'라는 새로운 장비를 직접 제작하여 이 두 가지 '불가능한' 물질을 원자 수준에서 정밀하게 쌓아 올리는 데 성공했다. 이 새로운 물질은 양자 컴퓨터는 물론, 차세대 양자 센서와 같은 첨단 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 미래를 바꿀 양자 기술, 우리의 삶에 미칠 영향 지금까지 우리는 양자 컴퓨터라는 꿈을 향한 두 갈래의 획기적인 발걸음을 지켜보았다. 한 연구는 양자 컴퓨터의 안정성을 높이는 데 초점을 맞추었고, 다른 연구는 혁신적인 특성을 가진 새로운 물질을 제시했다. 극미의 세계에서 펼쳐지는 과학자들의 끊임없는 탐구는, 한때 공상과학 소설 속 이야기로만 여겨졌던 양자 컴퓨터를 현실의 문턱 앞으로 데려왔다. 양자컴퓨팅 기술이 상용화되면 신약 개발과 의학 연구에 혁신을 일으키고, 금융 , 물류, 제조 분야 등에서 비용을 획기적으로 절감해 일상 생활에 큰 영향을 미칠 것으로 보인다. 과학자들은 양자기술이 머신러닝 알고리즘에도 혁신을 일으켜 인공지능(AI) 시스템을 더욱 강력하게 만들 것으로 기대하고 있다. 불안정성을 극복하려는 노력과 상상조차 어려웠던 새로운 물질의 탄생은, 앞으로 우리가 경험하게 될 미래 컴퓨팅의 혁신을 예고하는 듯하다. 어쩌면 가까운 미래에는 지금은 상상할 수조차 없는 놀라운 능력으로 인류의 숙제를 해결하는 양자 컴퓨터가 우리 곁에 함께하게 될지도 모른다. 우리가 상상하는 미래는 과연 어떤 모습일까? 과학의 발걸음이 멈추지 않는 한, 꿈은 현실이 될 날을 기다리고 있다.
- 포커스온
2025-04-10 13:08:00
[신소재 신기술(155)] 험지 극복 소프트 로봇 '리프봇', 일본 연구진 개발

곡선이나 굴곡이 심한 반원형 지형 등 험난한 지형을 극복할 수 있는 소프트 로봇(연성 로봇) 리프봇(Leafbot)이 개발됐다. 소프트 로봇 공학은 비정형 환경에서 뛰어난 적응력을 보여주는 로봇 분야로 주목받고 있다. 기존 로봇이 예측 불가능한 지형에서 잘 올라가지 못하는 등 어려움을 겪는 반면, 소프트 로봇은 뛰어난 유연성을 바탕으로 험난한 지형에서도 이동 능력을 향상시키고 있다. 일본 호쿠리쿠첨단과학기술대학원대학(JAIST)의 호 반 안(Van Anh Ho) 교수 연구팀은 다양한 굴곡면과 지형에서 리프봇의 적응력을 탐구했다. 이 연구에는 JAIST의 박사 과정 학생인 린 비엣 응우옌(Linh Viet Nguyen)과 코이 탄 응우옌(Khoi Thanh Nguyen)이 참여했으며, 연구 결과는 전문 학술지인 'IEEE 로봇공학 트랜잭션(IEEE Transactions on Robotics)'에 게재됐다. 해당 로봇 기술에 대해서는 테크익스플로어가 지난 17일(현지시간) 상세히 전했다. 호 교수는 "소프트 로봇은 복잡하고 비정형적인 환경을 탐색하는 능력으로 점점 더 인정받고 있으며, 검사 및 탐사와 같은 분야에서 활용 가치가 높다"며 "우리는 진동 기반 운동을 활용하여 최소한의 제어 메커니즘으로 복잡한 장애물을 극복할 수 있는 로봇을 설계했다"고 밝혔다. 기존의 진동 기반 로봇은 불규칙한 지형을 처리하기 위해 복잡한 제어 알고리즘이 필요한 경우가 많았다. 반면 리프봇은 부드러운 소재의 유연한 구조와 단순하면서도 효과적인 이동 전략을 사용하여 경사면을 횡단하고 장애물을 탐색한다. 연구팀은 리프봇의 구조를 설계하기 위해 곡선형 돌출부가 있는 부드러운 일체형 실리콘 고무를 사용하여 기어가는 다리 형태를 모방했다. 소프트 로봇의 몸체는 진동 모터에 부착되어 이동을 위한 진동 메커니즘이 가능하다. 리프봇의 움직임에 대한 물리적 원리를 설명하기 위해 연구팀은 구심력, 비대칭 마찰 상호 작용, 다리 변형과 같은 요소를 통합하는 분석 모델을 개발했다. 또한 유한 요소 분석 시뮬레이션을 통해 소프트 구조가 다양한 지형과 상호 작용하는 방식에 대한 이해를 더욱 발전시켰다. 호 교수는 "우리는 형태가 이동에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 했다"며 "실험 결과는 예측을 검증했으며, 특정 다리 패턴이 까다로운 지형에서 리프봇의 성능을 어떻게 최적화하는지 보여주었다"고 덧붙였다. 연구팀은 계산 모델링 외에도 광범위한 실증 테스트를 수행했다. 경사면, 반원형 장벽, 계단식 지형 등 다양한 지형에서 서로 다른 다리 구성을 가진 세 가지 로봇 모델의 성능을 비교 분석했다. 그 결과 로봇의 곡선형 다리 형태가 장애물을 극복하는 데 중요한 역할을 하여 최대 30도의 경사면과 반원형 장벽을 횡단할 수 있음을 확인했다. 또한 이론적 모델링과 실험적 검증의 성공적인 통합을 통해 리프봇의 디자인이 효과적이고 확장 가능하도록 했다. JAIST 박사 과정 학생이자 공동 저자인 린 비엣 응우옌은 "정확한 작동에 의존하는 기존 로봇과 달리 리프봇의 적응력은 다양한 표면에서 자체 조정을 가능하게 한다"며 "이러한 능력은 좁고 울퉁불퉁한 공간에서 이동성이 요구되는 분야에 특히 유용하다"고 말했다. 이 혁신적인 로봇 연구의 의미는 실험실 실험에 국한되지 않고 다양한 분야의 실제 응용 분야로 확장된다. 리프봇은 잔해가 많고 울퉁불퉁한 땅 등으로 탐사에 어려움이 큰 재난 지역에서 특히 유용할 수 있다. 이 로봇은 좁은 공간에서도 탐색할 수 있으므로 파이프라인 검사, 지하 탐사, 자율 이동성이 필요한 기타 산업 환경에도 사용할 수 있다. 또한 농업 분야에도 응용할 수 있다. 토양 분석 및 작물 검사 등에 리프봇을 활용해 정밀 농업을 가능하게 한다. JAIST 박사 과정 학생이자 공동 저자인 코이 탄 응우옌은 이번 연구의 중요성에 대해 "우리의 연구 결과와 인공지능(AI) 및 머신러닝의 발전을 결합하면 최소한의 인간 개입으로 작업을 수행할 수 있을 것"이라며 "센서 피드백 시스템을 통합하고 에너지 효율성을 개선함으로써 리프봇이 실시간 지형 적응 및 의사 결정이 가능한 자율 시스템으로 진화하여 소프트 로봇 공학 분야를 혁신할 것으로 예상한다"고 기대했다. ◇ 참조: Linh Viet Nguyen et al, '진동 메커니즘으로 구동되는 단일 구조 소프트 로봇의 지면 역학(Terradynamics of Monolithic Soft Robot Driven by Vibration Mechanism)', IEEE Transactions on Robotics (2025). DOI: 10.1109/TRO.2025.3532499
- IT/바이오
2025-02-19 14:35:00
미래 반도체, 해법은 '지능형 소재'

인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 데이터 사용량이 폭발적으로 증가하면서 반도체 산업은 새로운 도전에 직면했다. 기존 반도체 칩으로는 감당할 수 없는 수준의 데이터 처리 능력과 컴퓨팅 파워가 요구되면서, 반도체 업계는 '지능형 소재' 개발에 사활을 걸고 있다. 윌리엄 G. 웡은 일렉트로닉 디자인에 기고한 글에서 "AI의 영향으로 데이터와 컴퓨팅 성능에 대한 전례 없는 수요가 역량을 초과하고 있다"고 진단하며, "더 나은 칩과 원자 수준의 새로운 혁신 없이는 다음 단계의 발전이 이루어지지 않을 것"이라고 강조했다. 이러한 시대적 요구에 대응하기 위해 반도체 업계는 '재료 지능'에 주목하고 있다. '재료 지능'은 단순히 새로운 소재를 개발하는 것을 넘어, 원자 및 분자 수준에서 재료의 특성을 분석하고 디지털 기술을 융합하여 재료의 성능과 제조 공정을 최적화하는 것을 의미한다. 기존의 재료 개발 방식은 과학자들이 직접 재료를 합성하고 특성을 분석하는 데 오랜 시간과 노력이 소요되었다. 하지만 '재료 지능'은 AI와 머신러닝을 활용하여 재료 개발 과정을 혁신적으로 단축시킨다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 재료의 특성을 예측하고 최적의 조합을 찾아내는 데 도움을 주며, 머신러닝은 실험 결과를 바탕으로 재료 모델을 고도화하여 더욱 정확한 예측을 가능하게 한다. 반도체 재료 공급업체인 EMD 일렉트로닉스의 가네쉬 파나만 사장은 "이제 우리는 AI와 머신러닝을 활용하여 더 높은 효율성을 위해 더 스마트한 재료를 식별하고 최적화할 수 있다"며, "AI 솔루션은 더 많은 전력과 스토리지를 필요로 하므로 칩을 더 작고, 더 빠르고, 더 강력하게 만드는 과제를 안게 된다"고 말했다. 반도체 업계는 이러한 과제를 해결하기 위해 AI, 머신러닝, 데이터 분석 등의 첨단 기술을 적극적으로 도입하고 있다. AI 알고리즘을 통해 재료의 특성을 예측하고 최적의 구성을 파악하는 것은 물론, 원자층 증착(ALD) 및 원자층 식각(ALE) 기술을 통해 원자 수준에서 재료의 특성을 정밀하게 제어하는 것이 가능해졌다. EMD 일렉트로닉스는 극자외선(EUV) 리소그래피 혁신, 최첨단 포토레지스트 및 패터닝 솔루션 개발, 3D NAND 및 실리콘 비아를 통한 후면 전력 공급과 같은 수직 적층 기술 등 다양한 혁신 기술을 통해 반도체 소형화 및 성능 향상을 이끌고 있다. 전문가들은 미래 반도체 산업이 '혁신의 가속화, 분산, 그리고 협력'이라는 특징을 가질 것으로 예측한다. 기술 혁신은 특정 분야에 국한되지 않고 산업 전반에 걸쳐 다양하게 일어날 것이며, 이러한 혁신을 극대화하기 위해서는 각 단계별 협력과 효과적인 데이터 교환이 필수적이다. 윌리엄 G. 웡은 "혁신은 더욱 역동적이고 불균등하며 간헐적으로 이루어지며, 개선 사항은 전체 스택에 분산될 것"이라며, "모든 단계의 혁신은 이점을 극대화하기 위해 조정될 것이며, 협력과 효과적인 데이터 교환을 중요한 요소로 강조할 것"이라고 말했다. 2025년 이후 반도체 산업은 AI, 재료 지능, 첨단 기술의 융합을 통해 더욱 빠르게 진화할 것으로 보인다. 이러한 변화 속에서 '협력과 데이터 중심 사고'를 통해 혁신을 이끌어내는 기업만이 미래 반도체 시장에서 성공을 거둘 수 있을 것이다.
- IT/바이오
2025-02-06 12:58:00
[1조 달러 클럽의 탄생(3)] 초거대 기술 기업들의 시장 장악 비결

미국 증시에서 시가총액 1조 달러를 돌파한 기업들, 이른바 '1조 달러 클럽'은 새로운 경제 패러다임을 제시한다. 애플, 마이크로소프트, 알파벳(구글 모기업), 아마존, 엔비디아, 메타, 버크셔 해서웨이, 브로드컴까지 총 8개 기업이 이 클럽에 이름을 올렸다. 이들의 성공은 단순한 숫자 놀음을 넘어, 기술 혁신과 경제 구조 변화, 새로운 투자 환경을 상징하는 이정표다. 세번째 기사에서는 애플, 마이크로소프트, 구글 등 기업들의 시장 장악 비결을 심층 분석한다. [편집자 주] 애플, '폐쇄형 생태계' 전략으로 충성 고객 넘어 생태계 장악 애플은 단순한 하드웨어 회사가 아니다. 아이폰, 맥북, 애플워치 등 혁신적인 제품은 물론, 앱스토어, 아이클라우드, 애플페이 등 서비스 생태계를 통해 소비자를 강력하게 묶어두는 '락인 효과(lock-in effect)'를 창출한다. 특히 최근에는 인공지능(AI)과 증강현실(AR) 기술을 접목한 기긱 개발에 주력하며 새로운 시장 선점을 노린다. 2024년 출시 예정인 AR/VR 헤드셋은 애플의 새로운 도약을 위한 핵심 전략이다. 애플은 이를 통해 2025년까지 1000억달러(약 140조 원) 규모로 성장할 것으로 예상되는 AR/VR 시장을 선점하고, 10억 명 이상의 아이폰 사용자를 기반으로 새로운 생태계를 구축하려는 야심을 드러냈다. 애플의 시장 지배력은 단순한 제품 판매가 아닌, 고객의 삶 전반에 깊숙이 침투하는 플랫폼 전략에서 비롯된다. 지속적인 기술 투자와 고급화된 브랜딩 전략으로 가격 민감도를 줄이며 수익성을 극대화하는 것도 주요 전략이다. M1 칩과 같은 자체 반도체 개발은 하드웨어 성능을 비약적으로 향상시켜 제품 생태계의 독립성과 경쟁력을 더욱 강화했다. 2022년 약 800억 달러(약 114조 원)에 달하는 앱스토어 매출은 애플 생태계의 막대한 규모와 수익성을 보여주는 단적인 예다. 최근 국내에 상륙한 애플페이는 간편결제 시장 경쟁을 심화시킨다. 하지만 앱스토어 수수료 정책과 관련된 반독점 소송은 애플의 미래에 그림자를 드리운다. 소송 결과에 따라 앱스토어 운영 방식에 큰 변화가 불가피할 수도 있다. 마이크로소프트, 클라우드와 AI로 거인의 화려한 변신 마이크로소프트는 전통적인 소프트웨어 강국에서 클라우드와 AI 기술 선두주자로 탈바꿈했다. 애저(Azure)는 아마존 웹 서비스(AWS)와 함께 글로벌 클라우드 시장을 양분하고 있으며, 오픈AI와의 파트너십을 통해 생성형 AI 시장에서도 영향력을 확대하고 있다. 2024년 1분기 기준 애저의 시장 점유율은 20%로, 31%를 장악한 AWS에 이어 2위를 차지한다. 마이크로소프트는 오픈AI와의 파트너십을 통해 100억달러(약 14조 원)를 투자하며 파트너십을 강화했다. 마이크로소프트는 생산성 소프트웨어(Microsoft 365)와 게임(Xbox) 분야에서도 꾸준한 성과를 내며 다각화된 사업 구조를 유지한다. 전 세계적으로 1억 명 이상의 유료 구독자를 보유한 Microsoft 365와 콘솔 게임 시장에서 닌텐도와 소니에 이어 3위를 차지하는 Xbox는 마이크로소프트의 단기적 매출 증가는 물론 장기적인 기술 주도권 확보에도 기여한다. 링크드인(LinkedIn)과 같은 전문 네트워크 플랫폼을 활용해 데이터를 집약하고 이를 기반으로 기업용 솔루션을 강화하는 전략 또한 주목할만하다. 8억 3000만 명 이상의 회원을 보유한 세계 최대 비즈니스 네트워크 플랫폼 링크드인에서 얻은 데이터는 마이크로소프트의 기업용 솔루션 개발에 활용된다. 이러한 다각적인 접근 방법은 마이크로소프트를 글로벌 시장에서 필수불가결한 존재로 자리매김하게 했다. 마이크로소프트는 규제 당국과의 끈질긴 협상 끝에 클라우드 게임 서비스 제공과 관련된 조건을 수용하며 '게임 업계의 거물' 액티비전 블리자드를 인수했다. '롤 오브 듀티', '캔디 크러쉬', '월드 오브 크래프트' 등 막강한 게임 IP 라인업을 확보하게 된 마이크로소프트는 Xbox 게임 생태계를 강화하고 클라우드 게임 시장 지배력을 확대할 것으로 예상된다. 구글, 검색을 넘어 데이터와 AI로 세계를 정복하다 구글 모회사 알파벳은 검색, 유튜브, 클라우드, 자울주행 기술을 포함한 다각화된 사업 포트폴리오를 통해 시장을 지배한다. 특히 구글 검색과 유튜브는 글로벌 광고 시장에서 독보적인 위치를 차지하며, 막대한 데이터와 AI 알고리즘을 활용해 경쟁자를 압도하는 서비스 품질을 제공한다. 구글은 전 세계 검색 시장의 90% 이상을 점유하고 있으며, 유튜브는 월간 활성 사용자 수가 25억명에 달한다. 알파벳의 자회사 웨이모(Waymo)는 자율주행 기술 선두 분야 주자다. AI와 데이터 분석 기술을 바탕으로 새로운 산업 영역으로의 확장을 모색 중이며, 미국에서 최초로 상용 자율주행 택시 서비스를 출시해 현재 피닉스, 샌프란시스코 등 여러 도시에서 서비스를 운영한다. 구글 클라우드는 기업용 클라우드 솔루션 시장에서도 두각을 나타내며, 대규모 데이터 분석 및 머신러닝 툴을 제공해 고객사들의 디지털 전환을 지원한다. 구글은 헬스케어, 에너지 관리와 같은 비전통적 산업에서도 AI를 적용해 잠재 시장을 발굴하고 있다. 최근 구글은 오픈AI의 챗GPT에 대항하기 위해 제미나이 AI를 출시했지만 아직 챗 GPT의 성능에는 미치지 못한다는 평가를 받는다. 유튜브는 틱톡과 같은 숏폼 동영상 플랫폼의 성장에 대응하기 위해 유튜브 쇼츠를 출시하며 경쟁력 강화에 나섰다. 시장 지배력의 원천-데이터, 플랫폼, 그리고 AI 이들 기술 기업의 성공 비결은 단일 요인이 아닌 데이터, 플랫폼, AI라는 세 가지 핵심 요소의 유기적인 결합에서 비롯된다. 애플은 생태계에 갇힌 소비자로부터 꾸준한 데이터를 수집하고, 이를 새로운 서비스 개발에 활용한다. 마이크로소프트는 클라우드와 AI를 통해 방대한 데이터를 처리하고 분석하는 역량을 보유한다. 알파벳은 구글 검색과 유튜브를 통해 전 세계에서 수집한 데이터를 활용해 사용자 맞춤형 서비스를 제공한다. 이러한 데이터 주도적 접근 방식은 플랫폼과 AI 기술로 연결되어 경쟁자와의 격차를 더욱 발린다. 특히 이들 기업은 AI 기술 발전의 선두에 서서 개인화된 서비스와 혁신적인 사용자 경험을 제공하며 시장 지배력을 강화한다. 1조 달러 제국의 미래-혁신과 규제의 갈림길 초거대 기술 기업들은 시장 지배력을 유지하기 위해 끊임없이 혁신해야 한다. AI 기술 경쟁은 이미 새로운 성장 동력으로 자리 잡았으며, 생성형 AI, 자율주행, 메타버스 등 새로운 기술 트렌드가 기업들의 미래를 좌우할 것이다. 하지만 반독점 규제와 개인정보 보호 이슈는 이들의 성장을 제약하는 요소로 작용할 수 있다. 글로벌 경제의 불확실성과 지정학적 리스크 또한 새로운 도전 과제다. 1조 달러 클럽의 기술 기업들은 단순한 시장 선두 주자가 아닌, 기술과 경제의 경계를 허물며 새로운 세계를 만들어가는 개척자다. 이들의 행보는 글로벌 경제의 방향성을 결정짓는 중요한 요소로 작용할 것이다. 이들의 성공 사례는 혁신과 전략적 통찰의 중요성을 보여주는 중요한 지표다.
- 경제
2024-12-23 11:12:00
[윌로우 양자 혁명의 시작(7·끝)] 윌로우, 양자 도약과 인류의 미래⋯기술 철학의 새로운 미래를 열다

양자 컴퓨터는 이제 공상 과학이 아닌 현실이다. 구글이 개발한 양자 컴퓨팅 칩 '윌로우(Willow)'는 계산 능력의 한계를 넘어 새로운 가능성의 문을 열었다. 하지만 기술의 발전은 단순히 효율성과 성능의 문제로 끝나지 않는다. 윌로우는 인간의 윤리와 사회적 책임, 기술과 철학의 경계선에서 중요한 질문을 던지고 있다. 이번 회에서는 윌로우가 인류의 미래에 제시하는 철학적·사회적 의미를 탐구하며, 기술의 진정한 의미를 되짚어본다. [편집자 주] 자연의 언어를 읽다…양자역학의 운영체제 양자 컴퓨팅은 자연의 언어, 즉 양자역학을 기반으로 작동한다. 고전 컴퓨터가 0과 1의 이진법으로 정보를 처리한다면, 양자 컴퓨터는 중첩(superposition)과 얽힘(entanglement)을 활용하여 훨씬 더 많은 정보를 동시에 처리할 수 있다. 윌로우는 오늘날 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 중 하나가 10의 25제곱년 걸리는 계산을 5분 이내에 수행했다. 10의 25제곱년은 글로 표현하면 10,000,000,000,000,000,000,000,000년이다. 이 엄청난 숫자는 물리학에서 알려진 시간 척도를 넘어 우주의 나이를 크게 넘어선다. 이처럼 윌로우는 인간이 과거에는 상상조차 하지 못했던 문제를 해결할 수 있는 능력을 제공하지만 이와 동시에 윤리적 문제를 동반한다. 양자 컴퓨터가 기존 암호학 기술을 무력화하는 것처럼, 윌로우의 기술은 오용될 경우 사회적 갈등을 유발하거나 개인의 프라이버시를 침해할 가능성이 있다. 양자 컴퓨터는 RSA, ECC와 같은 기존 암호 체계를 빠르게 해독할 수 있다. 이로 인해 양자 내성 암호(Quantum-Resistant Crystography) 개발이 중요해 지고 있다. 아울러 양자 컴퓨팅 기술과 함께 양자 암호학(QKD)을 활용해 해킹에 강한 통신 네트워크 구축이 가능하다. 이처 양자 기술의 발전에는 책임감 있는 사용과 윤리적 가이드라인이 필수적이다. 기술의 목적이 무엇인지, 그리고 이를 통해 어떤 가치를 실현할 것인지에 대한 사회적 논의가 필요하다. 신약 개발 등 첨단 기술 앞당겨 양자 컴퓨터는 분자의 복잡한 상호작용을 시뮬레이션할 수 있어 신약 개발 시간을 단축하고 성공률을 높일 수 있다. 아울러 방대한 유전체 데이터를 효율적으로 분석하여 맞춤형 치료제 개발에 기여할 수 있다. 양자 시뮬레이션을 통해 신소재 개발에 기여할 수 있다. 예를 들어 초전도체나 고성능 배터리 소재 등 새로운 물질의 특성을 정확히 예측하고 최적화된 재료를 설계할 수 있다. 양자 컴퓨터는 기존의 머신러닝 알고리즘보다 더 빠르고 효율적으로 대규모 데이터를 설계할 수 있다. 그로 인해 데이터 분류, 클러스터링, 강화 학습 등에서 혁신적인 성능을 발휘할 수 있다. 금융 시장에서 복잡한 위험 요소를 더 정밀하게 분석해 투자 전략을 최적화할 수 있다. 양자 알고리즘을 활용해 금융 데이터의 패턴을 더 정교하게 분석하고 시장 예측력을 높일 수 있다. 아울러 기후 변화의 다양한 변수를 빠르게 분석해 더 정교한 모델을 제공할 수 있다. 국방 및 안보 분야에서 방대한 정보를 빠르게 분석해 전략적 의사 결정을 할 수 있다. 기존 레이더보다 월씬 더 정교하고 감지 능력이 뛰어난 시스템 개발이 가능하다. 그밖에 우주선의 최적 항로를 계산해 연료를 절약하고 탐사 효율을 극대화하며, 복잡한 천체 물리학 문제를 더 정확하게 해결할 수 있다. 이처럼 양자 컴퓨팅은 현재 초기 단계에 있지만 앞으로 기술이 성숙함에 따라 더 다양한 산업에서 응용될 가능성이 크다. 협력과 공유 통한 기술의 민주화 구글 퀀텀 AI는 윌로우의 기술을 독점하지 않고, 오픈소스 소프트웨어와 교육 자료를 통해 전 세계 연구자들과 공유하고 있다. 이러한 협력적 접근은 양자 컴퓨팅 생태계를 확장하고, 기술 발전의 혜택을 전 세계적으로 분배하는 데 기여한다. 이는 기술 민주화의 본보기가 될 수 있으며, 기술 발전이 일부 계층이나 국가에만 국한되지 않도록 하는 중요한 사례로 평가받고 있다. 기술과 철학, 새로운 질문을 던지다 윌로우는 단순히 계산 속도를 높이는 도구가 아니라, 인간 존재와 기술의 관계에 대한 새로운 질문을 던진다. 기술이 인간의 한계를 초월할 때, 우리는 무엇을 추구해야 할까? 기술 발전이 인류의 이익을 넘어선 순간, 우리는 어떤 선택을 해야 할까? 이러한 질문은 단지 과학자나 기술 전문가들만의 것이 아니다. 사회 전체가 윌로우와 같은 기술이 가져올 변화를 논의하고, 이를 바람직한 방향으로 이끌어야 한다. 미래를 여는 윌로우, 새로운 시작의 문을 열다 윌로우는 단순한 양자 컴퓨팅 칩이 아니다. 이는 기술과 윤리, 사회적 책임과 인간의 한계를 넘어 새로운 미래를 열어가는 첫걸음이다. 의약품 개발, 기후 변화 대응, 에너지 혁신 등 다양한 분야에서 윌로우는 인류가 직면한 난제를 해결할 수 있는 도구로 자리잡고 있다. 하지만 그와 동시에 윌로우는 우리에게 기술의 본질과 목표에 대해 다시금 생각해보게 만든다. 양자 컴퓨팅은 이제 막 시작됐다. 그리고 그 여정은 인간의 창의성과 협력을 바탕으로 계속 이어질 것이다. <윌로우, 양자 혁명의 시작> 시리즈는 양자 컴퓨팅 기술의 선두 주자인 윌로우를 통해, 기술이 인간과 사회에 미치는 영향과 가능성을 탐구하는 여정을 담아냈다. 구글의 윌로우가 열어갈 새로운 세계는 단순히 기술 혁신을 넘어, 인간 존재의 의미와 미래를 재정의하는 데 기여할 것이다. 이제 윌로우는 우리 모두에게 새로운 가능성의 문을 활짝 열어 보이고 있다.
- IT/바이오
2024-12-20 10:05:00
인텔 CEO 전격 퇴진…'반도체 왕국' 몰락하나

세계 반도체 시장의 '거인' 인텔이 휘청이고 있다. 팻 겔싱어(Pat Gelsinger) CEO가 지난 12월 4일(현지 시간) 전격 퇴진하며 인텔은 데이비드 진스너(David Zinsner)와 미셸 존스턴 홀트하우스(Michelle Johnston Holthaus)를 공동 임시 CEO로 임명하는 등 주요 경영진 재편에 나섰다. 이는 최근 인텔이 겪고 있는 주가 급락, 수익성 악화, 경쟁사와의 기술 격차 심화 등 총체적 난국에 대한 극약 처방으로 풀이된다. 인텔은 올해 8월 대규모 감원 계획과 함께 100억 달러 규모의 비용 절감안을 발표했으며, 11월에는 다우존스 산업평균지수(DJIA)에서 제외되며 25년간 이어온 등재 기록을 마감했다. 전문가들은 "인텔이 모바일 컴퓨팅과 AI의 부상을 놓치며 경쟁력을 상실했다"면서 "인텔이 영광의 시절로 돌아갈 가능성은 매우 희박하다"고 평가했다. 향후 인텔은 파운드리 사업 독립, 저가 AI 제품 개발, 전략적 투자 재조정을 통해 새로운 돌파구를 모색할 예정이다. 그러나 AMD, 엔비디아(NVIDIA)와의 기술 격차 및 시장 점유율 감소를 극복하기 위해서는 대규모 혁신이 필요하다는 분석이 지배적이다. [미니 해설] 인텔, 몰락하는 '반도체 제국'…재기 가능성은? 1990년대부터 세계 반도체 시장을 지배했던 인텔이 2024년 구조조정을 발표하며 전환점에 섰다. 한때 거의 모든 PC에 칩을 공급하며 업계를 주도했던 인텔은 이제 과거의 영광을 잃고 AMD와 엔비디아 같은 경쟁사들에게 뒤처진 모습이다. 모바일·AI 시대 '흐름' 놓치며 경쟁력 약화 인텔의 쇠퇴는 2010년대 초 모바일 컴퓨팅 시대로의 전환을 놓친 것에서 시작되었다. 애플은 첫 아이폰의 프로세서를 설계하며 ARM 기반 기술을 채택했고, 이는 인텔이 지배하던 칩 시장에 새로운 패러다임을 가져왔다. 애플을 비롯한 여러 기업들이 이후 ARM 기반 칩을 일부 PC에도 도입하면서 인텔의 시장 점유율은 하락했다. AMD 또한 혁신 속도를 높이며 클라우드 컴퓨팅 수요를 선점했고, 엔비디아는 GPU를 AI와 데이터 처리의 핵심 기술로 전환시키며 기술 주도권을 가져갔다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 최근 인터뷰에서 "딥러닝과 머신러닝이 CPU 중심에서 GPU 중심으로 급격히 전환되었다"며, "인텔이 이에 대비하지 못한 것은 이해할 만한 일이지만, 이 변화는 매우 강력했다"고 말했다. 겔싱어 CEO, '혁신' 시도했지만 '역부족'…실적 부진 지속 2021년 CEO로 취임한 팻 겔싱어는 인텔의 제조 역량을 복원하고 기술 혁신을 가속화하려 했으나, 이미 시장은 급격히 변하고 있었다. 겔싱어는 "인텔의 전통적 강점인 CPU를 기반으로 AI 시장에 진출하려" 했지만, 엔비디아와 AMD가 이미 시장을 장악한 상황에서 그 차이를 좁히기에는 역부족이었다. 올해 출시된 AI 가속기 칩 '가우디(Gaudi)'는 주목받지 못했고, 인텔의 매출은 지속적으로 감소했다. 뱅크오브아메리카의 애널리스트 비벡 아리아는 "인텔은 여전히 PC와 서버 시장에서 AMD와 ARM에 점유율을 내주고 있으며, PC 수요 전망은 암울하다"고 분석했다. 파운드리 사업 '독립' vs '유지', 인텔의 선택은? 겔싱어 재임 기간, 인텔은 파운드리 사업 독립을 추진하며 경쟁사의 칩 생산을 수용하는 전략을 시도했다. 이는 바이든 행정부의 반도체 부흥 정책과 맞물려 있었지만, 지연된 투자 회수와 낮은 수익성으로 인해 투자자들의 우려를 샀다. 새롭게 임명된 공동 임시 CEO들은 중소기업용 저가 AI 칩 개발과 더불어 주요 사업부의 매각이나 분리 가능성도 검토하고 있다. 그러나 파운드리 사업의 분리는 미국 정부의 '칩스(CHIPS) 법' 지원 조건과 충돌할 수 있다. 전문가들은 "인텔이 과거의 강점을 활용하려면 제품과 파운드리 모두의 건강한 시너지가 필요하지만, 현재로서는 그렇지 않다"고 진단했다. 인텔의 미래, '생존'과 '재기'의 갈림길에 서다 전문가들은 인텔의 미래가 미국 내 반도체 생산 확대와 새로운 기술 변화에 대한 적응력에 달려 있다고 본다. 특히, TSMC가 주도하는 대만 반도체 시장이 지정학적 갈등으로 흔들릴 경우, 인텔의 미국 내 생산시설이 전략적 대안으로 떠오를 가능성도 있다. 그러나 현재로서는 인텔이 "기술 변곡점을 제대로 예측하지 못하면" 시장 내 지위를 더욱 상실할 수 있다는 경고가 뒤따른다. 겔싱어의 실패와 새로운 경영진의 전략은 세계 반도체 시장의 판도를 바꿀 중요한 시험대가 될 것이다.
- IT/바이오
2024-12-06 09:45:00
[신소재 신기술(130)] AI 기술 접목한 로봇, 비디오만 보고 외과 수술 성공

인공지능(AI) 기술을 접목한 로봇 시스템이 비디오 영상을 통해 외과 수술 방법을 훈련하고, 수술을 성공적으로 수행했다. 인간 의사가 수술을 집도하려면 수년간의 집중적인 연구와 꾸준한 노력이 필요하지만, 로봇은 오늘날의 AI 기술을 통해 이를 더 쉽게 습득할 수 있을 것으로 보인다. 미국 존스홉킨스 대학(JHU)과 스탠포드 대학의 연구진이 개발한 로봇 수술 시스템은 수술 과정을 담은 비디오를 통해 훈련하는 것만으로 인간 의사만큼 능숙하게 여러 수술 작업을 수행하도록 훈련된 것이다. 연구 결과는 JHU 공식 홈페이지에 소개됐다. 게시글에 따르면 연구진은 이 연구에서 다빈치 수술 시스템을 활용했다. 이는 일반적으로 해부, 흡입, 혈관 절단 및 봉합과 같은 작업을 위한 기구를 조작하는 팔이 달린 로봇을 외과 의사가 원격으로 조작하는 시스템이다. 이 시스템은 외과의에게 훨씬 더 큰 제어력과 정밀도를 확보하고, 수술대 위의 환자를 자세히 들여다볼 수 있는 기능을 제공한다. 최신 버전의 로봇 수술 시스템 가격은 200만 달러(약 28억원) 이상으로 추정되며, 액세서리, 멸균 장비 또는 훈련 등은 별도다. 연구진은 모방 학습이라고 알려진 머신러닝을 사용하여 다빈치 수술 시스템이 수술 과정과 관련된 세 가지 작업, 즉 바늘 조작, 신체 조직 리프팅, 봉합을 스스로 수행하도록 훈련했다. 이 외과 로봇 시스템은 인간 의사가 할 수 있는 것처럼 수술을 잘 수행했을 뿐만 아니라 스스로 실수를 바로잡는 법도 배웠다. 연구원인 악셀 크리거 JHU 교수는 "예컨대 바늘을 떨어뜨리면 자동으로 집어 올려 수술을 계속한다. 사람이 가르쳐서 한 게 아니다"라고 설명했다. 연구진은 챗GPT와 같은 생성형 AI 챗봇이 구축된 머신러닝 아키텍처와 모방 학습을 결합해 AI 모델을 훈련했다. 일반 챗봇은 텍스트로 작업하도록 설계된 반면, 이 모델은 숫자나 방정식과 같은 수학적 요소로 동작을 설명하는 데 사용되는 언어인 운동학을 통해 수술 시스템의 팔 동작을 지시한다. 모델은 수술 과정 중에 다빈치 로봇의 팔에 부착된 손목 카메라로 녹화된 수백 개의 비디오를 사용해 훈련됐다. 연구진은 이 모델이 수술 로봇의 동작을 지시하는 데 필요한 모든 단계를 수동으로 코딩하는 기존 방법보다 훨씬 더 빠르고 쉽게 모든 유형의 수술 절차를 수행하도록 로봇을 훈련시킬 수 있다고 주장했다. 이는 자동화된 수술을 더 빨리 현실화하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 크리거 교수는 "새로운 모델의 장점은 다양한 절차의 모방 학습만 수집하면 며칠 안에 로봇이 이를 학습하도록 훈련시킬 수 있다는 것"이라며 "이를 통해 의료 실수를 줄이고 더 정확한 수술을 수행하는 동시에 자율성이라는 목표를 가속할 수 있다"고 밝혔다. 이 연구는 최근 몇 년 동안 로봇 지원 수술 분야에서 가장 큰 혁신 중 하나로 꼽힌다. 복잡한 수술에 사용할 수 있는 자동화된 장치가 몇 가지 있는데, 예를 들어 심혈관 수술을 위한 코린더스(Corindus)의 코패스(CorPath) 시스템이 그렇다. 그 기능은 일반적으로 해당 수술의 특정 단계에만 제한된다. 크리거 연구팀은 과거 수술 작업을 자동화하는 다른 접근 방식도 연구했다. 연구진은 2022년, 스마트 조직 자율 로봇(STAR)을 개발했다. 구조적 광(光·빛) 기반 3차원 내시경과 머신러닝 기반 추적 알고리즘의 안내를 받는 로봇은 인간 의사의 개입 없이 돼지 장의 양쪽 끝을 봉합했다. JHU 연구진은 현재 모방 학습 방법으로 로봇이 전체 수술을 수행할 수 있도록 훈련시키는 작업을 진행하고 있다. 로봇이 외과의를 완전히 대체하는 데는 몇 년이 걸릴 수 있지만, 이와 같은 혁신을 통해 환자들은 복잡한 치료를 더 안전하고 쉽게 받을 수 있을 것으로 기대된다.
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2024-11-14 14:07:00
[신소재 신기술(127)] 일본 연구진, AI 활용해 나트륨 이온 배터리 에너지 밀도 향상

인공지능(AI)을 활용해 나트륨 이온 배터리 에너지 밀도를 향상시키는 기술이 일본에서 개발됐다. 5일(현지시간) 마이닝닷컴에 따르면 일본 도쿄이과대학(TUS) 연구진이 머신러닝을 활용해 고효율 나트륨 이온 배터리를 개발하는 데 성공했다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도, 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 스스로 개선할 수 있도록 하는 기술이다. 코마바 신이치 교수가 이끄는 연구팀은 저렴하고 지속가능한 에너지 저장 솔루션 개발의 핵심 목표인 나트륨 이온 배터리 밀도를 향상시키는 데 집중했다. 나트륨 이온 배터리는 리튬 이온 배터리에 비해 풍부하고 저렴한 재료를 사용한다는 장점이 있지만, 에너지 밀도가 낮아 상용화에 어려움을 겪어왔다. 연구팀은 다양한 금속 조합을 탐색하여 최적의 배터리 성능을 달성하는 나트륨 기반 층산 산화물 설계에 머신러닝 모델을 적용했다. 실험 데이터를 기반으로 학습시킨 결과, 망간, 니켈, 티타늄, 철을 포함한 효과적인 금속 비율을 찾아냈다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 기존의 시행착오 방식에 비해 배터리 재료 개발 시간과 비용을 단축할 수 있다. 연구 결과는 재료과학 저널 A(Journal of Materials Chemistry A) 온라인 판에 게재됐다. 차세대 배터리로 주목 나트륨 이온 배터리는 리튬 이온 배터리를 대체할 차세대 배터리로 주목받고 있다. 먼저 나트륨은 지구상에서 여섯 번째로 풍부한 원소로, 리튬에 비해 훨씬 저렴하고 쉽게 구할 수 있다. 리튬은 특정 지역에 매장량이 집중되어 가격 변동성이 크지만, 나트륨은 전세계적으로 고르게 분포되어 있어 안정적인 공급이 가능하다. 이는 배터리 생산 비용을 절감하여 전기자동차(EV), 에너지 저장 시스템 등의 가격 경쟁력을 높이는데 기여할 수 있다. 나트륨 이온 배터리는 리튬 이온 배터리보다 열적으로도 안정적이며, 과충전이나 과방전 시에도 화재나 폭발 위험이 낮다. 특히 저온 환경에서도 성능 저하가 적어 극한 환경이나 추운 지역에서도 안정적으로 사용할 수 있다. 나트륨 이온은 리튬 이온보다 이온 반경이 크기 때문에 전해질 내에서 이동 속도가 빠르다. 이는 배터리 이동 속도를 향상시켜 전기차 충전 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있다. 게다가 나트륨은 리튬보다 독성이 낮고 재활용이 용이해 친환경적인 에너지 저장 솔루션을 제공할 수 있다. 또한 나트륨 이온 배터리는 리튬 이온 배터리와 유사한 생산 공정을 사용할 수 있어 기존 리튬 이온 배터리 생산 시설을 활용할 수 있다. 이는 나트륨 이온 배터리 생산을 위한 초기 투자 비용을 절감하고 빠른 상용화를 가능하게 할 수 있다. 하지만 아직 에너지 밀도와 수명 측면에서 개선의 여지가 남아 있으며, 이러한 과제를 해결하기 위한 연구 개발이 활발히 진행중이다. 코마바 교수는 "배터리 연구에서 머신러닝의 성공적인 적용은 다른 분야의 재료 개발을 위한 탬플릿 역할을 하여 광범위한 재료 과학 분야의 혁신을 가속화할 수 있다"고 말했다. 연구팀은 이 기술이 차세대 배터리 개발을 가속화하여 재생 에너지 발전, 전기 또는 하이브리드 자동차, 노트북, 스마트폰과 같은 소비자 전자 제품을 포함한 에너지 저장 기술 전반에 혁명을 일으킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.
- IT/바이오
2024-11-06 10:52:00
MIT 기술과 만난 로봇개 '스팟', 진짜 강아지처럼 '가져오기 놀이' 성공

로봇개는 인공지능(AI) 및 컴퓨터 비전과의 조합으로 특정 물체에 집중할 수 있게 되면서 '가져오기 놀이'까지 가능한 수준으로 진화하고 있다. 최근 국제전기전자공학자협회(IEEE)의 로보틱스 및 자동화 저널(Robotics and Automation Letters)에 발표된 새로운 연구에 따르면, MIT 연구진은 로봇에 카메라를 부착해 전방 사물을 빠르게 파악하고, 3D로 매핑하며, 음성 명령을 통해 주어진 작업과 가장 관련성이 높은 대상을 식별할 수 있는 클리오(Clio)라는 방법을 개발했다고 라이브사이언스가 전했다. 클리오는 '정보 병목현상' 이론을 활용하는데, 이는 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 것이다. 기계학습(머신러닝) 알고리즘 모음인 신경망(뉴럴 네트워크)은 목표 대상을 골라 저장하도록 정보를 압축한다. 이 시스템을 갖춘 로봇은 '구급상자 가져오기'와 같은 명령을 처리할 수 있다. 기계학습에 의해 구급상자를 스스로 식별하는 것이다. 연구진은 전방의 책 더미에서 특정한 책을 가져오는 과제를 예로 들었다. 시야에 보이는 쌓여 있는 책 가운데 특정한 녹색 책을 가져오는 것이 임무일 경우, 클리오는 병목현상을 활용해 전방에 대한 모든 시각 정보를 넣고 녹색 책을 나타내는 영역을 특정한다. 관련이 없는 다른 영역은 간단히 제거할 수 있는 그룹으로 세분화된다. 그러면 임무를 지원하는 데 필요한 적절한 객체가 남고, 주어진 명령을 수행한다. 클리오가 실제로 작동하는 것을 시연하기 위해 연구진은 클리오를 장착해 실행하는 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 4족 로봇개 스팟(Spot)을 사용해 사무실 건물을 탐색하고 일련의 임무를 수행했다. 클리오는 실시간으로 작업하면서 임무와 관련된 대상 객체만 보여주는 가상 지도를 만들어 냈고, 이를 통해 로봇개 스팟은 목표를 완수했다. 연구진은 모든 종류의 객체를 식별하도록 훈련된 인공지능 도구, 시스템 및 서비스를 뒷받침하는 가상 신경망인 대규모언어모델(LLM)과 컴퓨터 비전을 결합, 클리오를 통해 이러한 수준의 세분화를 달성했다. 클리오의 획기적인 기능은 할당된 특정 작업과 관련, 실시간으로 보는 것을 세분화할 수 있는 능력이다. 기술의 핵심은 눈으로 보이는 장면을 여러 개의 작은 영역으로 분할할 수 있는 매핑 도구를 클리오에 통합한 것이다. 세분화된 영역에 대해 신경망은 내려진 명령과 유사한 영역을 선택한다. 즉 명령과 유사한 객체를 형성하는 것이다. 연구진은 앞으로 클리오를 더 높은 수준의 작업을 처리할 수 있도록 개선한다는 계획이다. 실종자 수색이나 재해 현장에서의 인명 구조의 경우 '생존자 찾기'나 '전원 다시 켜기'와 같이 더 높은 수준의 작업을 수행해야 한다. 연구진은 인간과 가깝게 복잡한 작업을 수행하는 방법을 찾을 방침이다. 일단 클리오는 사용자가 실제로 물건을 던지고 이를 가져오는 놀이를 할 수 있는 로봇개를 탄생시킬 수 있다. 클리오를 적용함으로써 로봇개가 공원에서 사람과 놀 수 있는 동료가 되는 셈이다.
- IT/바이오
2024-11-05 13:30:00
[신소재 신기술(126)] 드론·로봇, '고양이 눈' 장착해 목표물 추적⋯정확도 UP!

고양이의 눈에서 아이디어를 얻은 새로운 컴퓨터 비전 시스템을 통해 정확하게 목표물을 추적할 수 있는 드론이 출현했다. 로봇, 드론, 자율주행차를 비롯한 자율 시스템이 점점 보편화되고 있지만, 모든 환경과 조건에서 사물을 파악하는 데는 여전히 어려움을 겪고 있다. 예를 들어 자율주행차는 비나 안개 등 악조건 속에서는 제 성능이 발휘되지 못한다. 악조건이 자율주행차의 센서와 카메라에 영향을 미치기 때문이다. 그런 가운데, 전문가로 구성된 연구진이 고양이 눈의 구조를 모델로 한 고급 렌즈와 센서를 사용한 새로운 비전 시스템을 설계, 물체 감지 및 인식 능력을 향상시켰다고 라이브사이언스가 전했다. 새로운 컴퓨터 비전 시스템에 대한 연구 결과는 사이언스 어드밴스(Science Advances) 저널에 발표됐다. 연구진이 고양이의 눈을 모델로 선택한 것은 그들이 밝거나 어두운 환경 모두에서 뛰어난 시력을 보여주고 있기 때문이다. 고양이의 동공은 수직 슬릿(사람처럼 원 모양으로 수축하거나 팽창하지 않고 수직으로 좁게 여닫히는 동공) 모양으로, 낮 동안에는 슬릿이 좁아져 빛을 걸러내고 눈부심을 줄여 초점을 맞추는 데 도움이 된다. 밤에는 더 많은 빛을 받아들여 잘 볼 수 있도록 슬릿이 넓어진다. 망막 뒷부분의 반사층인 휘판(tapetum lucidum)은 가시광선을 망막을 통해 반사하고 광수용체가 사용할 수 있는 빛을 늘려 시야를 개선한다. 이와 마찬가지로, 개발된 새로운 컴퓨터 비전 시스템에는 밝은 조건에서는 불필요한 빛을 걸러내고 주요 물체를 골라내는 슬릿 모양의 조리개가 포함되어 있다. 동시에 고양이 눈에서 발견되는 것과 같은 반사층도 장착해 어두운 조건에서 가시성을 개선했다. 연구 책임자인 한국 광주과학기술원(GIST) 전자공학과 송영민 교수는 "로봇 카메라는 특히 조명 조건이 바뀔 때 혼잡하거나 위장된 배경에서 특정 물체를 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 개발된 시스템은 로봇이 불필요한 부분은 흐리게 처리하고 목표 물체에 초점을 맞추도록 함으로써 이를 해결했다"고 말했다. 송 교수는 또 컴퓨터 비전 시스템은 무거운 컴퓨터 처리에 의존하지 않고 특수 렌즈가 이를 대신하기 때문에 에너지 효율성이 더 높다고 설명했다. 연구진이 이 시스템을 테스트했을 때, 대상 물체에 초점을 맞추면서도 배경 물체를 성공적으로 흐리게 처리한다는 사실을 발견했다. 연구진은 또 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하도록 설계된 머신러닝 알고리즘 모음인 신경망을 사용해 시스템이 중요한 물체를 더 잘 인식하도록 지원했다. 연구진은 이 시스템을 실용적으로 상업화하기 위해서는 시야, 즉 카메라 센서의 화소를 높이고 해상도를 개선해야 한다고 덧붙였다. 그러나 미래에는 군용 드론 및 감시 로봇을 포함한 여러 용도로 사용될 수 있을 것이라고 전문가들은 기대했다. 특히 이 기술은 로봇이 관측하기 매우 어려운 끊임없이 변화하는 환경에서 표적을 탐지, 추적 및 인식할 수 있을 만큼 발전할 수 있을 것으로 예상된다.
- IT/바이오
2024-11-04 07:34:00
[신소재 신기술(124)] COF 소재, 탄소 포집 능력 극대화⋯소량으로도 효과 탁월

소량의 물질로 대기 중 이산화탄소를 효과적으로 제거하는 새로운 탄소 포집 기술이 미국에서 개발됐다. 이산화탄소를 비롯한 온실가스는 배출은 쉽지만, 이를 다시 포집하는 것은 어려운 과제였다. 대기 중 탄소를 제거하는 기술은 기후 위기의 영향을 줄이는 중요한 방법이지만, 아직 많은 기술이 설계 단계에 있거나 효율성이 낮아 실질적인 효과를 거두기가 어려웠다. 미국 캘리포니아 버클리캠퍼스(UC Berkeley) 연구팀은 대기 중 이산화탄소(CO₂)를 직접 포집하는 과정을 단순화하는 새로운 기술을 개발했다고 홈페이지를 통해 발표했다. 해당 내용은 IFL사이언스에서 다루었다. 현재 이산화탄소를 포집하는 기술은 크게 자연 기반 기술과 인공 기술로 나눌 수 있다. 먼저 자연 기반 기술에는 나무를 심고 관리하는 방법이 있다. 가장 오래되고 검증된 방법이지만 토지 이용에 제약이 있고 효과가 나타나기까지 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 또한 토양의 탄소를 제거해 대기 중 이산화탄소 농도를 낮추는 방법과 해조류 등을 통해 해양의 이산화탄소 흡수 능력을 향상시키는 해양 기반 기술이 있다. 인공 기술 중 직접 공기 포집(DAC)은 공기 중 이산화탄소를 직접 포집해 저장하거나 활용하는 기술이다. 이는 토지 사용 면적이 적고, 이산화탄소를 직접 제거해 효과가 빠르다. 그밖에 이산화탄소를 암석이나 광물과 반응시켜 탄산염 형태로 저장하는 기술, 바이오에너지 탄소 포집 및 저장(BECCS) 등이 있다. 나사(NASA) 과학자들에 따르면 인간 활동의 여파로 현재 이산화탄소 수치는 산업혁명 이전보다 50% 더 높다. COF 소재란? UC버클리 연구팀이 이번에 개발한 새로운 탄소 포집 기술인 다공성 소재 '공유 결합 유기 골격(COF)'은 기존 DAC 기술의 한계 중 하나인 물이나 기타 오염 물질에 의한 분해 없이 주변 공기에서 CO₂를 포집한다. 이 기술의 핵심은 '공유 결합 유기 골격-999(COF-999)'라는 소재이다. COF-999는 규칙적인 내부 기공을 가진 단단한 결정 구조로, 이산화탄소와 상호 작용하는 아민(amine, NH₂ 그룹)으로 내부가 장식되어 있다. 아민은 이산화탄소를 흡착한 후 방출하는 사이클을 통해 탄소를 포집하고 저장하는 데 사용될 수 있다. 이 기술은 기존 탄소 포집 기술의 한계를 극복하는 획기적인 발전으로 평가 받는다. 기존 탄소 포집 기술은 이산화탄소 농도가 높은 곳에서 효과적으로 작동했다. 반면, 연구팀이 개발한 새로운 다공성 물질은 공기 중의 이산화탄소가 다공성 물질 사이를 통과하면서 흡착되는 방식으로, 대기 중의 낮은 이산화탄소 농도를 효율적으로 제거할 수 있다. 연구 책임자인 오마르 야기 교수는 "이 물질을 튜브에 넣고 버클리의 바깥 공기를 통과 시켰더니 공기 중 이산화탄소가 완전히 제거되었다"며 "성능 면에서 비교할 대상이 없을 정도로 획기적인 기술"이라고 강조했다. 소량으로도 높은 탄소 포집 효과 연구팀은 250g의 물질로 1년에 20kg의 이산화탄소를 제거할 수 있을 것으로 예상했다. 팀은 이는 다 자란 나무가 1년 동안 공기 중의 이산화탄소를 제거하는 것과 같은 효과를 지닌다며, 기존 탄소 포집 시스템과 함께 사용하여 효율성을 높일 수 있다고 설명했다. 야기 교수는 "COF-999는 화학적 및 열적으로 안정적인 구조를 가지고 있으며, 에너지 소비가 적고 100회 이상 사용해도 성능 저하가 없다"며 "대기 중 탄소 포집에 가장 적합한 물질"이라고 설명했다. 머신러닝 활용으로 기술 개선 기대 연구팀은 머신러닝 기술을 활용해 이 기술을 더욱 발전시킬 계획이다. 이와 더불어 기후 위기를 늦추기 위해서는 배출량 감소 노력과 파리협정 준수가 중요하다고 강조했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처(Nature)에 게재됐다.
- IT/바이오
2024-10-25 11:33:00
[신소재 신기술(122)]MRI, AI 모델 학습으로 뇌 이상 진단 정확도 높인다

미국 과학자들이 뇌의 이상을 진단하는 MRI(자기공명영상)의 정확도를 높이는 머신러닝 모델을 개발했다. 캘리포니아대 샌프란시스코(UCSF) 연구팀이 인공지능(AI)을 활용하여 3T MRI 화질을 7T MRI 수준으로 향상시키는 기술을 개발했다고 뉴로사이언스닷컴 뉴스가 전했다. 이 연구는 지난 7일 제27회 의료영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 지원 개입 국제 학술대회(MICCAI)에서 발표됐다. 수석 연구 저자인 UCSF 신경과 조교수인 레자 아바시아슬(Reza Abbasi-Asl)은 "저희 논문은 낮은 품질의 이미지에서 고품질 MRI를 합성하는 머신러닝 모델을 소개한다. 이 AI 시스템이 외상성 뇌 손상에서 MRI로 포착한 뇌 이상을 시각화하고 식별하는 방법을 보여준다"고 설명했다. 저품질 MRI 영상의 고품질화 3T MRI와 7T MRI의 가장 큰 차이점은 자기장의 세기이다. 숫자가 높을수록 자기장이 강하다는 것을 의미하며, 이는 영상의 해상도와 선명도에 직접적인 영향을 미친다. 7T MRI는 3T MRI보다 두 배 이상 강력한 자기장을 사용하기 때문에 더욱 선명하고 상세한 이미지를 얻을 수 있다. 연구팀은 경도 외상성 뇌 손상(TBI) 환자의 3T MRI 영상 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습시켰다. 이 모델은 3T MRI 영상을 기반으로 7T MRI와 유사한 고품질 영상을 생성하며, 뇌 병변의 경계를 더욱 선명하게 보여주어 진단 정확도를 높이는 데 기여할 수 있다. 참고로, 미국에서 대부분의 임상 MRI는 1.5T 또는 3T MRI 시스템으로 수행된다. 미국국립보건원(NIH)은 2022년 전 세계적으로 진단 영상에 사용되는 7T MRI는 약 100대에 불과하다고 밝혔다. 신경 퇴행성 진단 활용 기대 연구 결과, 합성된 7T MRI 영상은 실제 7T MRI와 비슷한 수준의 해상도를 보였으며, 뇌 병변의 경계를 더욱 명확하게 구분하고 미세 출혈을 더 잘 포착하는 것으로 나타났다. 특히, 백질 병변 내 다양한 특징을 더욱 세밀하게 보여주어 다발성 경화증과 같은 신경 퇴행성 질환 진단에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이 기술은 뇌의 해부학적 구조를 세밀하게 관찰해야 하는 TBI 및 다발성 경화증 환자의 진단 및 치료에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다. 하지만 연구팀은 "AI 기반 합성 기술이 임상 현장에 적용되기 위해서는 광범위한 검증이 필요하다"며 "향후 모델 결과에 대한 임상적 평가, 모델 생성 영상에 대한 임상 등급 평가, 모델의 불확실성 정량화 등 추가 연구가 필요하다"고 밝혔다. 이번 연구는 AI 기술이 저사양 영상 장비의 한계를 극복하고 의료 영상의 품질을 향상시키는 데 기여할 수 있음을 보여주는 사례로, 의료 분야에서 AI 기술의 활용 가능성을 더욱 확대할 것으로 기대된다.
- IT/바이오
2024-10-18 10:15:00
애플, 첫 AI 탑재 '아이폰16' 공개⋯한국, 미국 등 1차 출시국 포함

애플이 최신형 AP(앱 프로세서)인 'A18' 칩셋을 탑재한 첫 AI(인공지능)폰 '아이폰16' 시리즈를 공개했다. 애플은 10일(현지시간) 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노에 있는 애플파크에서 아이폰16 시리즈와 애플워치10, 에어팟4 등 신제품을 공개했다. 아이폰16과 아이폰16 플러스는 전작과 같이 각각 15.5㎝ 및 17.㎝ 크기 디스플레이로 출시됐다. 슈퍼 레티나 XDR 디스플레이는 OLED 기술과 다이내믹 아일랜드를 탑재했다. 또한 경쟁 스마트폰 글래스 대비 2배 더 견고한 최신 세대 세라믹 실드를 탑재하며 업계 최고 수준의 내구성과 디자인을 모두 잡아냈다. 내부 디자인도 더 큰 배터리를 수용하고 열방출 효율을 높이면서 배터리 서비스도 한결 수월해지도록 재설계됐다. 새로운 내부 디자인과 iOS 18의 첨단 전력 관리 기능은 배터리가 대폭 늘어난 배터리 사용 시간을 제공하는 데 최적의 환경을 제공한다. 전작 아이폰15에서는 프로형 모델에만 적용됐던 '동작 버튼'도 아이폰16 시리즈에서는 기본·플러스 모델까지 확대됐다. 사용자는 버튼을 한 번 누르는 것만으로도 다양한 기능을 쉽게 실행할 수 있다. 예를 들어 카메라·손전등·제어 항목을 빠르게 열거나, 벨소리 모드와 무음 모드를 오갈 수 있다. 또한 음성 메모·집중 모드·번역·확대기 같은 손쉬운 사용 기능을 활성화하고 단축어로 더 많은 옵션을 이용하는 것도 가능하다. 새로운 '카메라 컨트롤' 기능도 도입됐다. 기기 우측 하단에 장착된 카메라 컨트롤에는 버튼을 눌렀을 때 피드백을 전달하는 촉각 스위치, 살짝 누르는 제스처를 감지하는 고정밀 포스 센서, 터치 상호 작용을 지원하는 정전식 센서 등 혁신적인 기능이 다수 탑재된다. 카메라 컨트롤로 빠르게 카메라를 실행하고 사진 및 동영상을 촬영할 수 있으므로 원하는 순간을 바로 담아낼 수 있다. 카메라 컨트롤은 시각 지능도 지원해 사용자는 피사체와 장소에 관한 정보를 그 어느 때보다 빠르게 얻을 수 있다. 이 기능은 애플 인텔리전스 지원 국가 및 지역에서 내년에 출시된다. 사용자가 카메라 컨트롤을 길게 누르면 지나가던 식당의 영업시간이나 후기 등을 한번에 확인하거나 길에 붙은 전단지의 이벤트를 캘린더에 자동으로 추가하는 식으로 사용된다. 또한 카메라 컨트롤은 사용자가 물건 판매처를 알아보기 위해 구글에 검색하거나, 챗GPT의 문제 해결 능력을 이용하고 싶어하는 경우 적절한 도구를 실행시켜 줄 수 있다. 아이폰16과 아이폰16 플러스는 카메라 렌즈 배열이 기존의 대각선에서 수직 배열로 변경됐으며, 성능도 한층 끌어올렸다. 광학 줌급 퀄리티의 2배 망원 옵션까지 지원하는 4800만 화소 퓨전 카메라로 사용자는 피사체에 더 가까이 다가가 쉽게 원하는 구도를 잡을 수 있다. 더 탁 트인 광각 사진뿐 아니라, 오토포커스를 지원하는 새로운 1200만 화소 울트라 와이드 카메라는 접사 사진 촬영도 가능하다. 아울러 아이폰16 일반형과 플러스에서도 공간 사진·비디오도 촬영할 수 있게 됐으며, 비디오 촬영 시에도 공간 음향 캡쳐가 지원된다. 머신러닝 구동 속도 최대 2배 아이폰16과 아이폰16 플러스는 직전 모델인 아이폰15 일반형 모델(A16 바이오닉)보다 AP 세대를 두 단계 진화시켰다. A18 칩은 성능과 효율 면에서 획기적인 도약을 이뤄냈다. 2세대 3㎚ 공정으로 제작된 A18 칩은 고사양 그래픽이 요구되는 게임 및 컴퓨테이셔널 포토그래피 기능도 거침없이 구현하고, 애플 인텔리전스 구동 속도도 한층 높여준다. 16코어 뉴럴 엔진은 대규모 생성형 모델에 맞게 최적화되었고, A16 바이오닉 칩 대비 최대 2배 빠른 속도로 ML(머신러닝) 모델을 구동한다. 6코어 CPU는 A16 바이오닉 칩 대비 30% 빠른 속도로, 모든 경쟁 제품을 능가하는 속도를 자랑한다. 또한, 전력 효율까지 증가하여 동일한 워크로드를 A16 바이오닉 대비 30% 더 적은 전력으로 처리할 수 있다. 5코어 GPU는 A16 바이오닉 칩 대비 속도는 최대 40%, 효율은 35% 더 향상됐다. 애플 인텔리전스 내달 베타 버전 출시 특히 애플은 아이폰16 시리즈가 애플이 제작한 생성형 모델을 기반으로 한 애플 인텔리전스를 위해 설계됐다고 강조했다. 애플 인텔리전스는 '프라이빗 클라우드 컴퓨트'로 개인정보를 보호하고 보안을 유지한다. 또한 애플 인텔리전스는 사용자에게 글쓰기 능력을 향상시킬 수 있는 새로운 방식도 선사한다. 시스템 전반에서 이용 가능한 '글쓰기 도구'는 텍스트를 재작성·교정·요약해 준다. 독창적인 젠모지 생성 기능과 이미지 플레이그라운드로는 순식간에 재밌는 이미지를 생성할 수 있다. 이에 더해 알림 요약, 긴급 메시지를 맨 위에 표시해주는 '최우선 메시지' 기능, 메모·전화 앱에서의 음성 녹음·전사·요약 등을 제공해준다. 특히 통화 녹음 시에는 자동으로 통화 당사자들에게 녹음 중임을 알려주며, 통화가 종료되면 애플 인텔리전스가 요약을 생성해 핵심 내용을 되짚어 볼 수 있도록 도와준다. 음성 비서인 시리(Siri)의 성능과 디자인도 새로워진다. 언어 이해 능력도 한층 향상된 시리는 말을 조금 더듬더라도 무슨 말인지 알아듣고, 앞선 요청과 이어지는 요청 간 맥락을 따라오고 이해한다. 사용자는 언제든 텍스트와 음성을 오가며 시리와 대화할 수 있다. 시리는 아이폰을 비롯한 애플 기기 기능에 관한 수천 가지 질문에도 답해준다. 사용자의 개인적 맥락을 바탕으로 맞춤 지능을 제공해 줄 수도 있다. 화면 내용 인지 능력을 갖추게 된 시리는 사용자의 동의에 따라 화면 속 콘텐츠를 이해하고 필요한 동작을 수행하며, 앱 전체에 걸쳐 수백 가지 새로운 동작도 수행할 수 있다. 시리를 통해 오픈AI의 챗GPT에 간단히 액세스하는 것도 가능하다. 다만 이같은 애플 인텔리전스 기능들은 아이폰16 시리즈가 이달 출시되고 다음달 중 소프트웨어 업데이트를 통해 베타 버전이 최초 제공될 예정이다. 애플은 내년까지 지속 업데이트를 통해 지원 기능, 언어, 플랫폼을 추가할 방침이다. 아이폰16과 아이폰16 플러스는 울트라마린, 틸, 핑크, 화이트, 블랙 색상으로 출시되며, 128GB, 256GB, 512GB 저장 용량으로 제공된다. 가격은 아이폰16 125만원, 아이폰16 플러스 135만원부터 시작한다. 전작과 출고가가 같다. 또한 이번에는 우리나라가 처음으로 아이폰 1차 출시국에 포함됐다. 대한민국, 호주, 캐나다, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 말레이시아, 멕시코, 튀르키예, 아랍에미리트 연합국(UAE), 영국, 미국 등 58개 이상의 국가 및 지역에서는 13일 오후 9시부터 사전 주문할 수 있으며, 20일부터 온라인 및 오프라인 매장 판매가 시작된다.
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2024-09-10 05:10:00
[신소재 신기술(103)] AI 분석 통해 '자폐증 코드 해독' 획기적인 진전

인공지능(AI) 분석을 통해 자폐증을 진단하는 방법이 개발돼 주목된다. 이 방법을 통해 자폐증 환자 가족들은 장기간의 불확실성을 겪지 않고 조기 치료가 가능해질 것이라고 영국 데일리메일이 전했다. 새로운 AI 분석은 뇌의 생물학적 활동을 통해 자폐증의 유전적 마커를 89~95%의 정확도로 식별할 수 있다고 한다. 새로운 자폐증 진단 방법은 자기공명영상(MRI)을 통한 표준 뇌 매핑으로 시작, AI 도구를 통해 스캔을 다시 분석함으로써 자폐증을 나타낼 수 있는 뇌 내 단백질, 영양소 및 기타 과정의 움직임을 감지한다. 자폐증은 전통적으로 언어 구사 등 사람의 일상 행동 과정을 진행한 의료진에 의해 진단된다. 그리고 자폐증은 강력한 유전적 기반을 가지고 있다. 미국 질병통제예방센터(CDC)에 따르면 현재 자폐증은 36명의 아동 중 1명 꼴로 나타나고 있다. 이는 미국에서만 매년 9만 명 이상의 아동이 자폐증을 앓고 있음을 의미한다. 그러나 자폐증은 발견하기 어렵기로 악명이 높으며, 자폐증을 앓고 있는 대다수의 어린이는 5세가 될 때까지 진단을 받지 못하고 명확한 행동 징후를 보인다. 설상가상으로 식별 과정에는 일반적으로 수년간의 불확실성, 수십 번의 병원 방문, 언어 검사, 관찰 인터뷰 등을 포함한 다양한 검사가 수반되어 어린이와 가족에게 스트레스가 될 수 있다. 연구진은 이 새로운 진단 기법을 통해 의사들이 자폐증을 유발하는 보다 구체적인 유전자를 찾아낼 수 있을 것으로 기대하고 있다. 자폐증이 뇌의 성장과 작동 방식을 변화시키는 실제 생물학적 경로를 밝혀내는 것이다. 연구진은 이 방법이 "자폐증 코드를 해독한다"고 밝혔다. 그러나 이 방법이 언제쯤 상업적으로 사용될지에 대해서는 언급하지 않았다. 세인트루이스의 워싱턴 대학 방사선과 신지니 쿤두 박사는 대학원생 연구원 시절, 이 새로운 기계 학습 AI 도구와 수학적 뇌 모델링 기술을 개발했다. 뇌에서 생물학적 물질이 수송되는 방식을 따서 '수송 기반 형태 측정법'이라고 명명된 이 기술은 유전 코드의 핵심 부분과 연결된 패턴을 식별하는 데 중점을 두고 있다. '복제 수 변이(CNV)'라고 불리는 유전자 코드의 염기서열은 삭제되거나 복제된 DNA 세그먼트를 보여준다. 이러한 변화는 과거 연구에서 자폐증과 관련이 있는 것으로 나타났다. 그러나 뇌 형태와의 연관성, 즉 회백질이나 백질과 같은 다양한 유형의 뇌 조직이 뇌에서 어떻게 배열되는지는 잘 알려져 있지 않다. CNV가 뇌 조직 형태와 어떻게 관련이 있는지 알아내는 것은 자폐증의 생물학적 기초를 이해하는 데 중요한 첫 단계가 된다. 쿤두 교수와 UC 샌프란시스코 연구진은 이 같은 연구 결과를 '사이언스 어드밴시스' 저널에 발표했다. 연구에는 자폐증과 관련된 유전적 변이가 알려진 피험자 집단인 비영리 시몬스 그룹의 참여자들이 핵심 데이터를 제공했다. 연구진은 결과를 흐리게 할 수 있는 변수를 줄이기 위해 시몬스 그룹과의 유사성(예: 동일 연령, 성별, 비언어적 IQ)을 기반으로 다른 의료 또는 임상 환경에서 '대조군' 환자'를 모집했다. MRI 스캔 등 의료 데이터를 처리하는 대부분의 기존 머신러닝 방법은 해당 데이터에 숨겨진 많은 생물학적 과정에 대한 수학적 모델을 통합하지 않는다. 과거의 AI 모델은 대신 다양한 환자의 건강 데이터에서 비정상 또는 통계적 이상을 식별하기 위한 패턴만 찾았다. 그러나 이번에 개발한 '수송 기반 형태 계측법'은 연구진이 CNV 및 자폐증과 관련된 결실 또는 중복을 넘어 뇌 구조 내의 훨씬 더 뚜렷한 생물학적 변이를 구별할 수 있다. 연구진은 모든 의료 데이터의 90%가 유사한 영상에서 나온다는 점을 감안할 때, 이 방법이 새로운 유용한 자폐증 정보를 도출하는 데 도움이 될 것으로 기대했다.
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2024-09-02 13:40:00
AI 모델, 2세 미만 아동 자폐증 80% 정확도로 예측

새로운 인공지능(AI) 모델이 유아 자폐증을 80% 정확도로 예측했다. 스웨덴 스톡홀름에 있는 카롤린스카 연구소의 새로운 연구에 따르면, 'AutMedAI'라는 머신러닝 모델이 2세 미만 아동의 자폐증을 비교적 제한된 정보만으로 80%의 정확도로 예측할 수 있다는 가능성을 보여주었다고 뉴로사이언스뉴스가 보도했다. 이 모델은 자폐증 조기 진단과 적절한 지원을 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다. 카롤린스카 연구소는 세계적인 연구 중심 의과 대학으로 1810년 설립됐다. 카롤린스카 연구소의 노벨 위원회에서 생리학·의학 부문 노벨상을 수여한다. 연구팀은 약 3만 명의 자폐 스펙스트럼 장애 아동 및 일반 아동 정보가 담긴 미국 데이터베이스(SPARK)를 활용했다. 팀은 28개 매개변수 조합을 분석해 4가지 머신러닝 모델을 개발, 데이터 패턴을 식별했다. 선택된 매개 변수는 24개월 미만 아동에게서 광범위한 평가나 의료 검사 없이 얻을 수 있는 정보였다. 가장 우수한 성능을 보인 머신러닝 모델은 'AutMedAI'로 명명됐다. 약 1만2000명의 개인 데이터를 분석한 결과, AutMeAI 모델은 약 80%의 자폐 아동을 식별했다. 특히 첫 미소 시기, 첫 짧은 문장 발화 시기, 식사 어려움 여부 등이 자폐증 예측에 중요한 매개변수로 작용했다. 연구팀은 조기 진단의 중요성을 강조했다. 팀은 자폐 아동의 최적 발달을 돕는 효과적인 중재를 위해서는 조기 발견이 필수적이라고 밝혔다. 현재 연구팀은 모델의 추가 개선 및 임상 환경에서의 검증을 계획하고 있으며, 유전 정보를 모델에 포함해 더욱 정확한 예측을 가능하게 하는 연구도 진행 중이다. 연구 책임자인 카롤린스카 연구소의 여성 및 아동 건강학과 부교수인 크리스티나 탐미미스 박사는 "모델이 임상 환경에 적용될 만큼 신뢰성을 학보하기 위해서는 엄격한 검증이 필요하다"며 "우리의 목표는 모델이 의료 분야의 귀중한 도구가 되는 것이지, 자폐증에 대한 임상 평가를 대체하는 것이 아니다"라고 강조했다.
- IT/바이오
2024-08-21 17:25:00
애플, 자사 AI모델에 엔비디아 대신 구글 AI칩 선택

애플이 29일(현지시간) 자사 인공지능(AI) 모델에 구글 AI칩을 이용했다고 발표했다. 이에 따라 시장에서는 AI반도체업계에 지각변동이 일어나고 있다고 분석이 제기되고 있다. 애플은 이날 자사 리서치 블로그에 공개한 ‘애플 인텔리전스 파운데이션 언어모델(AFM)’ 논문을 통해 자사 AI모델 학습에 구글 AI칩을 사용했음을 시사했다. 애플은 논문에서 "AFM 서버 모델을 '클라우드 텐서프로세서유닛(TPU) 클러스터'로 학습시켰다"고 했다. AFM은 지난달 애플이 발표한 AI 시스템의 기반이 되는 AI 모델을, TPU는 구글이 AI 학습을 위해 자체 설계한 반도체를 말한다. 머신러닝을 가속화하기 위해 개발된 TPU는 엔비디아 등이 제조하는 그래픽처리장치(GPU)보다 전력 효율이 뛰어나다. 애플은 지난달 애플 인텔리전스가 작동되는 ‘애플 클라우드 컴퓨트’에 직접 설계한 M시리즈 반도체를 쓴다고 밝혔다. 외신들은 이번 발표가 엔비디아의 AI칩 독점에 균열을 일으켰다고 평가했다. 애플이라는 빅테크 기업이 현재 시장에서 압도적인 점유율을 자랑하는 엔비디아 칩 대신 구글의 AI칩을 선택했다는 점을 주목하고 있다. CNBC는 애플이 자체 AI 모델 훈련에 구글 AI칩을 사용한 것은 "빅테크 기업들이 최첨단 AI 훈련과 관련해 엔비디아의 대안을 찾고 있다는 신호"라고 분석했다. 최근 엔비디아 GPU 가격은 개당 3만~4만달러에 달할 만큼 천정부지로 치솟았다. 엔비디아 독점을 깨기 위한 빅테크들의 합종연횡에도 속도가 붙었다. 지난 5월 구글·마이크로소프트(MS)·메타·인텔·AMD·브로드컴·시스코·HP엔터프라이즈 등 8개 정보기술(IT) 기업이 결성한 울트라 가속기 링크(UA링크)가 대표 사례다. UA링크는 엔비디아의 AI 전용 통신 규격 ‘NV링크’에 대항하는 새로운 AI 가속기 표준을 올 3분기에 확정할 계획이다. 개별 기업들도 자체 AI칩을 만들기 위해 박차를 가하고 있다. MS는 자체 설계한 AI반도체 마이아100을 인텔의 1.8나노미터 파운드리로 양산하겠다고 예고했다.
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2024-07-31 06:03:00
구글 딥마인드 AI 시스템, 수학 올림피아드 은메달 수준 달성

AI 모델은 에세이를 비롯한 다양한 유형의 텍스트를 쉽게 생성할 수 있지만 논리적 추론을 포함한 수학 문제를 해결하는 데는 그다지 능숙하지 않다. 그러나 AI 모델이 그 벽을 넘어서기 시작했다고 MIT테크놀로지리뷰가 전했다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 고급 추론을 포함하는 복잡한 수학 문제를 해결하기 위해 훈련한 두 개의 AI 시스템 알파프루프(AlphaProof)와 알파지오메트리2(AlphaGeometry2) 연합 팀이 올해의 국제 수학 올림피아드(IMO)에서 6개 문제 중 4개를 푸는 데 성공했다. IMO는 고등학생을 위한 권위 있는 대회로, 이들의 셩과는 은메달에 해당한다. AI 시스템이 수학 문제를 해결하는 데에서 이렇게 높은 성공률을 달성한 것은 처음이다. 이 프로젝트에 참여한 구글 딥마인드의 푸시미트 콜리 부사장은 "이는 머신러닝과 AI 분야에서 큰 진전이다. 지금까지 이 정도의 성공률로 문제를 해결할 수 있는 시스템은 개발되지 않았다"라고 말했다. AI 시스템이 고급 추론을 포함하는 수학 문제를 풀기 어려운 이유가 몇 가지 있다. 이런 유형의 문제는 종종 추상이 필요하고 이를 활용해야 한다. 또 복잡한 계층적 계획과 하위 목표 설정, 역추적, 새로운 경로 시도가 필요하다. 이 모든 것이 AI에게는 어려운 일이다. 온라인에 공식 수학 데이터가 적기 때문에 수학 모델을 훈련하는 것도 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 구글 딥마인드는 수학적 진술을 증명하도록 스스로 훈련하는 강화 학습 기반 시스템 알파프루프를 개발했다. 시스템의 핵심은 자연스럽고 비공식적인 언어로 표현된 수학 문제를 AI가 처리하기 쉬운 공식 표현으로 자동 번역하도록 조정된 제미니(Gemini) AI 버전이다. 이를 통해 다양한 난이도의 공식 수학 문제 라이브러리가 대량으로 생성되었다. 에든버러 대학교의 웬다 리 AI 담당 교수는 “수학 데이터를 공식 언어로 번역하는 프로세스를 자동화하는 것은 수학계의 큰 진전”이라고 평가했다. 제미니 모델은 구글 딥마인드가 바둑이나 체스와 같은 게임을 훈련시킨 강화 학습 모델 알파지로(AlphaZero)와 함께 작동해 수백만 개의 수학 문제를 증명하거나 반증한다. 성공적으로 해결한 문제가 많아질 수록 알파프루프는 더욱 복잡한 문제를 능숙하게 해결할 수 있게 된다. 올해 기능을 개선해 발표한 알파지오메트리2는 각도, 비율, 거리를 포함하는 물체의 움직임과 방정식과 관련된 문제를 해결하도록 최적화되었다. 이전 모델보다 훨씬 더 많은 합성 데이터로 훈련되었기 때문에 더욱 어려운 기하학 문제를 처리할 수 있었다. 올해 IMO에서 부여된 6가지 문제를 두 시스템에 과제로 부여한 결과 알파프루프는 대수 문제 2개와 수론 문제 1개를 풀었다. 그중 하나는 대단히 어렵다고 평가된 문제였다. 알파지오메트리2는 기하 문제를 성공적으로 풀었지만, 조합론에서 출제된 2개의 문제는 풀지 못했다. 알파프루프 팀의 엔지니어인 알렉스 데이비스는 알파프루프의 경우 조합론보다는 대수와 수론에서 더 나은 성과를 보였다고 설명했다. 그리고 그 이유를 분석하고 있으며, 이를 통해 시스템을 개선할 수 있을 것이라고 밝혔다. 두 명의 수학자가 답안지를 검토했으며, 4개의 정답에 각각 만점(7점)을 주었고 42점 만점 중 28점을 받았다. 같은 점수를 받은 IMO 참가자는 은메달을 받았다. 채점을 담당했던 고워스는 "수학자로서 매우 인상적이었다. 시스템의 능력이 상당히 도약한 것 같다"라고 말했다. 다른 채점자 마이어스 역시 수학 부문에서 AI가 이전에 달성할 수 있었던 것보다 상당히 발전했다는 데 동의했다. 인간이 아직 모르는 복잡하고 어려운 수학 문제를 해결할 수 있는 AI 시스템에 대한 기대감도 높이고 있다. 인간-AI 협업의 길을 열어 수학 발전에 기여할 수 있을 것이라는 기대다.
- IT/바이오
2024-07-29 09:35:00