캐나다 앨버타대학교(University of Alberta) 물리학자들이 전자 회로와 같은 역할을 하는 원자 기계(atomic machine)를 개발했다. 기계 학습(machine learning)을 위한 인공신경망을 보다 빠르고 정확하게 프로그래밍 할 수 있는 획기적인 기술로 활용될 수 있다.

정밀하게 제어 된 원자 패턴을 사용해 전자를 통제하는 원자 전자 시뮬레이터(The atomic electronic simulator)는 앨버타대와 퀀텀실리콘사(Quantum Silicon Inc.)의 최신 기술로 개발됐다. 이 연구는 원자스케일, 초효율적 전자를 연구에 새로운 길을 제시하고 있다.

프로젝트를 이끈 로버트 월코우(Robert Wolkow)물리학 교수는 “원자는 전자가 앉아있는 의자와 같다”며 “의자 그룹과 좌석 배치가 저녁 파티에서 대화에 영향을 줄 수 있듯이 단일원자와 전자의 배치를 제어하면 전자의 상호작용에 영향을 줄 수 있다”고 말했다.

월코우는 새롭고 유용한 전자 장치를 만들기 위해 원자 스케일에서 맞춤형 패턴(custom patterns)을 형성하는 것이 지금까지는 불가능했다고 지적했다.

나노기술 도구가 고체 표면의 원자 배치에 대한 정확한 제어를 제한적으로 가능하게 했지만, 두 가지 제한이 실용적인 전자 활용에 장애물이었다. 원자는 극저온에서만 상태를 유지한다. 금속 표면에서만 매달릴 수 있어 기술적으로 유용하지 않았다.

첫 번째 개념증명

월코우와 그의 팀이 고안한 개념증명장치는 부분적으로 원자 기계이며 또한 전자회로다. 이 장치는 실용적인 전자 활용을 막는 두 가지 주요 장애물을 극복한다.이 구조는 또한 실리콘 표면에도 패턴을 형성할 수 있어 연구 성과를 확장하는 것도 쉽게 달성 할 수 있다.

월코우는 “이것은 약 20 년 동안 우리가 요리해온 케이크 위에 장식 한 것”이라며 “우리는 최근 실리콘 원자 패터닝을 완성한 후, 기계 학습을 활용해 오랫동안 연구에 노력을 기울인 과학자들을 도울수 있게 됐다. 이제 우리는 전자가 본성대로 활동할 자유를 부여했다. 우리가 조성한 범위를 벗어날 수는 없지만 자유롭게 돌아 다니고 다른 전자와 상호작용할 수 있다”고 말했다.

“전자가 도달하는 위치는 놀랍게도 유용한 컴퓨테이션의 결과다.”

연구 결과를 바탕으로 연구자들은 신경망(neural network)의 작동을 시뮬레이션하는 스케일업 머신을 구축하기 시작했다. 트랜지스터로 구성되고 컴퓨터 소프트웨어에 의해 지시되는 현재 인공 신경망과는 달리, 원자 기계는 자발적으로 비트 패턴을 보이는 상대적으로 에너제틱한 안정성을 보여준다. 그것들은 현재 가능한 것보다 더 빠르고 정확하게 신경망 훈련에 활용될 수 있다.