양자 광학 기술이 더욱 실용화 되려면 칩에 양자 광자 회로를 대규모로 통합해야한다. 이 통합은 단일 양자 광학 방출기(quantum optical emitters)에 의해 생성되는 빛의 입자 소스인 이러한 회로의 핵심 구성 요소를 확장해야한다. 퍼듀대(Purdue University)과학자들은 이러한 고체 양자 에미터를 신속하게 사전 선택해 양자 광학 회로(quantum photonic circuit) 개발을 보다 효율적으로 만들 수 있는 새로운 기계 학습(machine learning)…
과학자들이 개발한 새로운 기계 학습(machine learning) 알고리즘으로 50개의 잠재적 행성을 확인했다. 영국 워릭대(University of Warwick) 천문학자들은 인공 지능(AI) 기계 학습을 기반으로 잠재적 행성 샘플을 분석하고 어느 것이 실제 행성인지의 확률을 계산했다. 그 결과는 영국 왕립 천문학회 월간 공지(Monthly Notices of Royal Astronomical Society)에 발표된 새로운 연구에서 보고됐다. 연구는 행성 검증 기술에 대한 최초의 대규모 비교를…
기계 학습(Machine learning )은 금융 시장의 움직임을 예측하는 데 사용되는 수학적 도구의 효과를 평가할 수 있다. 코넬대 연구원들이 개발한 모델은 시장의 방대한 양의 정보와 높은 변동성으로 인해 매우 어려운 작업인 미래 시장 움직임을 예측할 수 있다. 마우린 오하라(Maureen O’Hara) 코넬대 교수는 ‘The Review of Financial Studies’에 7월 7일에 발표된 “기계 시대의 마이크로스트럭처(Microstructure in the Machine…
오픈AI(OpenAI)가 고안한 GPT-3 텍스트 생성 프로그램은 인간을 도와 자연어로 인간과 구분하기 어려운 수준의 텍스트를 생성할 수 있으며, 간단한 컴퓨터 코드 작성도 가능하다. 자연어 생성 알고리즘 처럼 자체적으로 코딩을 하는 인공지능(AI) 기계 프로그래밍 알고리즘 MISIM(machine inferred code similarity)성능도 급개선 됐다. 출판전 논문사이트(arxiv)에 공개된 새로운 논문에서 인텔, 조지아공대, 펜실베이니아대 및 MIT 연구원들이 공동 개발한 MISIM은 이미 웹에서…
과학자들은 양자 정보를 위한 양자 강화 기계학습(machine learning) 알고리즘을 제안했다. 양자 컴퓨터는 양자 역학 효과를 통해 정보를 저장하고 조작한다. 양자 효과는 종종 반직관적이라고 여겨지며 양자 컴퓨팅 성능은 최고의 슈퍼 컴퓨터보다 훨씬 뛰어나다. 2019년 구글은 양자 우위를 시연한 프로토 타입 양자 프로세서를 선보였다. 양자 알고리즘은 다양한 계산 작업을 향상시키기 위해 개발됐다. 양자 기계학습 개발에는 제이콥 비아몬테(Jacob…
인공지능(AI)는 인간의 두뇌 작동 원리를 부분적으로 모사했지만 실제로는 생물학적 두뇌에 비해 효율이 매우 떨어진다. 과학자들은 생물학적 뇌가 지닌 독보적 효율성에 접근하는 데 도움이 되는 새로운 인공신경망 접근법을 제안했다. AI 핵심 알고리즘의 하나인 심층 학습(deep learning)은 인공 뉴런 컴퓨팅 장치의 대규모 네트워크간 연결 강도 정보를 인코딩한다. 생물학적 두뇌의 뉴런과 차이점은 이들이 상호 통신하는 방식이다. 인공 신경망은…
국가안보 목적으로 활용하는 인공지능(AI)는 유용하고 투명하며 개인 정보 보호 및 기타 법률에도 어긋나지 않아야 한다. 미국 ODNI(Office of the Director of National Intelligence)는 AI 사용과 새로운 도구 개발을 안내하는 원칙 목록을 발표했다. 이 목록은 국방부의 윤리 원칙 목록과 인텔리전스 커뮤니티(Intelligence Community, IC)의 2019년 기계를 이용한 지능화 전략(Augmenting Intelligence Using Machines strategy)을 따른다. 지난 5 년간…
일년에 두 번, 세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터를 위한 테스트를 진행한다. 일반적으로 수십만 개의 프로세서로 작동하며 엄청난 양의 에너지를 소모하는 슈퍼 컴퓨팅은 주로 질병 치료, 고급 기후 모델링, 단백질 시뮬레이션 등 인류가 직면한 난제에 활용된다. 지난 2년간 미국 써밋(Summit)은 지구상에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터였다. 이번 주 일본 ‘후가쿠(Fugaku)’는 써밋보다 2.8배 빠른 속도로 Top500의 고성능 린펙 벤치마크(HP-L)…
양자 컴퓨팅은 미래에 중요한 컴퓨팅 작업 능력을 비약적으로 향상시킬 것을 약속한다. 기계 학습은 일상 생활과 과학에서 컴퓨터를 사용하는 방식을 바꾸고 있다. IBM은 이 둘을 활용하는 새로운 연구들을 과학포털(Phys.org)에 소개했다. 피지컬 리뷰 리서치(Physical Review Research)에 발표된 “신경망 추정기로 양자 관측 값의 정확한 측정(“Precise measurement of quantum observables with neural-network estimators)”과 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 출판된 “ab-initio 전자…
World Economic Forum(WEF) says it’s Artificial Intelligence and Machine Learning team built and piloted with partners tools for governments to procure artificial intelligence solutions built with ethics in mind. In a statement released yesterday, the organisation says, “The Procurement in a Box toolkit includes concrete advice for purchasing, risk assessments, proposal drafting and evaluation.” According to the statement…
중국의 인터넷 대기업 바이두(Baidu Inc.)는 ‘페들 퀀텀(Paddle Quantum)’ 양자 기계 학습(quantum machine learning)을 위한 새로운 툴킷을 지난주 발표했다. 오픈 소스로 제공되는 툴킷에는 몇 가지 양자 컴퓨팅 응용 프로그램이 포함되어 있으며 개발자가 양자 신경망 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용된다. 인공 지능 서비스에 사용되는 회사의 딥 러닝 플랫폼 ‘페들페들(PaddlePaddle )’ 위에 구축됐다. 현재 깃허브(GitHub)에서 제공되는 Paddle Quantum은…
기계 학습(Machine learning) 기술은 간단한 분자 결합 및 분리에 필요한 에너지를 정확하게 계산한다. 새로운 머신 러닝(ML) 툴은 기존의 방법보다 정확도가 높은 분자를 만들거나 분리하는 데 필요한 에너지를 계산할 수 있다. 이 도구는 현재 단순한 분자만 처리할 수 있지만 양자 화학에 대한 향후 통찰력을 제공한다. 뉴욕의 FIC 계산양자물리 연구소(Flatiron Institute’s Center for Computational Quantum Physics) 과학자…
컴퓨터 과학자 및 생물학자 팀은 머신러닝(machine learning)을 사용해 29개의 서로 다른 COVID-19 DNA 서열에 대한 기본 게놈 시그니처를 확인했다. 이 새로운 데이터 검색 도구를 통해 연구자들은 COVID-19와 같은 치명적인 바이러스를 몇 분만에 쉽고 빠르게 분류할 수 있었다. 이는 감염병 대유행 동안 전략적 계획과 의료적 요구를 충족하는 데 매우 중요한 과정과 속도다. 이 연구는 또한 COVID-19(SARS-CoV-2)가…
실리콘기반 대규모 양자컴퓨터 아키텍처 구현 기대 과학자들이 기계학습(machine learning)을 활용해 실리콘에서 인(phosphorus) 원자 큐비트의 계산 된 이미지를 분류, 정확한 원자 정밀도로 큐비트를 특성화하는데 성공했다. 세계 양자 컴퓨팅 연구 그룹이 활용하는 서로 다른 종류의 큐비트(qubits)는 각각의 고유한 이점과 한계가 있다. 일부 큐비트는 확장 가능성을 제공하는 반면, 다른 큐비트는 매우 긴 결맞음(coherence) 시간, 즉 양자 정보를 장시간…
AI 양자 컴퓨팅 “거대 흐름” 과학자들은 점점 더 복잡한 프로그램을 실행하기 위해 고전 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 개선해 왔지만 기존 방식의 최적화는 한계에 직면하고 있다. 러시아 모스크바의 스콜텍(Skolkovo Institute of Science and Technology) 양자 물리학자 제이콥 비몬테(Jacob Biamonte)는 인공 지능(AI) 기계 학습(Machine Learning)이 양자컴퓨터와 결합하는 거대한 새 흐름을 예고한다. 양자 기계학습 모델링 ‘TFQ’ AI 기술 업체들도…
새로운 인공지능(AI)칩 이미지 센서는 사물 인식을 더 빠르고 효율적으로 만든다. 오스트리아 비엔나 공대(Vienna University of Technology) 포토닉스 연구소 연구원들은 아날로그 이미지 센서 내 기계 학습(machine learning)을 적용해 컴퓨터 비전(computer vision)을 가속화하는 방법을 개발했다. 작은 칩에 빛 감지 장치와 인공 신경망을 결합해 만든 새로운 장치는 기존 이미지 센서보다 훨씬 빠르게 몇 나노 초 만에 대상을 인식,…
과학자들은 대부분의 우주를 구성하는 암흑 물질의 존재에 대해 알고 있지만 기존 우주망원경으로는 그것을 포착할 수 없었다. 인공지능(AI)은 우주 모델을 구축에 활용돼 우주가 은하들의 클러스터를 형성하는 필라멘트 구조와 함께 회전한다는 것을 밝혔다. 이들 필라멘트 구조 주변에는 아무것도 없는 영역인 빈 공간이 있다. 이는 우주 초기의 모습을 엿볼 수 있는 우주 마이크로파 배경(cosmic microwave background, CMB)를 발견하는…
![[서평]’딥러닝 레볼루션’ AI 심층학습 과거와 미래](https://scimonitors.com/wp-content/uploads/2018/11/DSC03151-768x464.jpg)
“인간의 뇌에는 대략 천 억 개의 뉴런이 있고 각각의 뉴런은 수천개의 다른 뉴런들과 서로 연결돼 있어 시냅스 수는 천조(10^15)개에 이른다. 신체의 질량에서 뇌는 고작 3%만 차지하고 있음에도 불구하고 뇌의 구동에 필요한 전력은 대략 20와트 또는 몸 전체를 움직이는 데 필요한 힘의 20% 정도다. 이와 대조적으로 인간의 뇌 성능에 훨씬 못 미치는 페타급 슈퍼컴퓨터는 5메가와트 또는…
![[Interview] Kunle Olukotun: Pioneering the Future of AI and Semiconductor Design](https://scimonitors.com/wp-content/uploads/2019/07/20190624_135143-768x465.jpg)
Kunle Olukotun, a Stanford University professor and co-founder of SambaNova Systems, is shaping the future of artificial intelligence (AI) and chip design. Renowned for his work in chip multiprocessor architecture, Olukotun is now leading efforts to develop next-generation chips tailored to AI computing—from data centers to edge devices. Beyond technology, he’s also concerned about pressing…