새로운 연구는 인공 지능과 양자 컴퓨터의 성능을 향상시킬 수 있습니다

미네소타 대학 트윈 시티(Twin Cities)가 이끄는 팀이 전자 장치의 핵심 구성 요소인 새로운 초전도 다이오드를 개발했습니다. 이 다이오드는 산업용으로 양자 컴퓨터를 확장하고 인공 지능 시스템의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 논문은 자연과학과 공학을 다루는 동료 심사 과학 저널인 Nature Communications에 게재되었습니다.

다이오드는 전기 회로에서 전류가 한 방향으로 흐르도록 허용하지만 다른 방향으로는 흐르지 않도록 합니다. 이는 본질적으로 컴퓨터 칩의 주요 요소인 트랜지스터의 절반 역할을 합니다. 다이오드는 일반적으로 대부분의 전자 제품과 컴퓨터의 기반을 형성하는 전기적 특성을 가진 물질인 반도체로 만들어지지만, 연구자들은 전력 손실 없이 에너지를 전달할 수 있는 능력을 추가로 갖춘 초전도체로 다이오드를 만드는 데 관심이 있습니다.

다른 초전도 다이오드에 비해 연구원의 장치는 에너지 효율적이고 한 번에 여러 전기 신호를 처리할 수 있으며 에너지 흐름을 제어하는 ​​일련의 게이트를 포함하고 있는데, 이는 이전에 초전도 다이오드에 통합된 적이 없는 기능입니다.

논문의 수석 저자이자 미네소타 대학 부교수인 Vlad Pribiag는 "우리는 컴퓨터를 더욱 강력하게 만들고 싶지만 현재의 재료와 제조 방법으로는 곧 부딪히게 될 몇 가지 어려운 한계가 있습니다."라고 말했습니다. 물리학과 천문학. "컴퓨터를 개발하려면 새로운 방법이 필요합니다. 현재 컴퓨팅 성능을 높이는 데 가장 큰 과제 중 하나는 컴퓨터가 너무 많은 에너지를 소비한다는 것입니다. 그래서 우리는 초전도 기술이 이를 도울 수 있는 방법을 생각하고 있습니다."

미네소타 대학교 연구진은 초전도체 사이에 비초전도 물질 조각을 끼워 만든 세 개의 조셉슨 접합을 사용하여 장치를 만들었습니다. 이 경우, 연구진은 초전도체를 반도체 층과 연결했습니다. 장치의 독특한 디자인 덕분에 연구원들은 전압을 사용하여 장치의 동작을 제어할 수 있습니다.

또한 이 장치에는 여러 신호 입력을 처리할 수 있는 기능이 있는 반면, 일반적인 다이오드는 하나의 입력과 하나의 출력만 처리할 수 있습니다. 이 기능은 인공 지능 시스템의 성능을 향상시키기 위해 뇌의 뉴런이 작동하는 방식을 모방하는 전기 회로 엔지니어링 방법인 뉴로모픽 컴퓨팅에 응용될 수 있습니다.

Mohit Gupta는 "우리가 만든 장치는 지금까지 보여준 것 중 가장 높은 에너지 효율에 가깝고 처음으로 게이트를 추가하고 전기장을 적용하여 이 효과를 조정할 수 있다는 것을 보여주었습니다"라고 설명했습니다. 논문의 저자이자 박사 학위입니다. 미네소타대학교 물리천문학부 학생입니다. "다른 연구자들은 이전에 초전도 장치를 만들었지만 그들이 사용한 재료는 제작하기가 매우 어려웠습니다. 우리 디자인은 보다 산업 친화적이고 새로운 기능을 제공하는 재료를 사용합니다."

연구진이 사용한 방법은 원칙적으로 모든 유형의 초전도체에 사용할 수 있어 해당 분야의 다른 기술보다 더 다양하고 사용하기 쉽습니다. 이러한 특성으로 인해 해당 장치는 산업 응용 분야에 더 적합하며 더 폭넓게 사용할 수 있도록 양자 컴퓨터 개발을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

"현재 시중에 나와 있는 모든 양자 컴퓨팅 기계는 실제 응용 프로그램의 요구 사항에 비해 매우 기본적입니다."라고 Pribiag는 말했습니다. "유용하고 복잡한 문제를 해결할 수 있을 만큼 강력한 컴퓨터를 갖기 위해서는 확장이 필요합니다. 많은 사람들이 잠재적으로 기존 컴퓨터보다 성능이 뛰어날 수 있는 컴퓨터나 AI 기계의 알고리즘과 사용 사례를 연구하고 있습니다. 여기서 우리는 양자 컴퓨터가 이러한 알고리즘을 구현할 수 있게 해주는 하드웨어입니다. 이는 결국 산업으로 진출하고 실제 기계에 통합되는 이러한 아이디어를 뿌리는 대학의 힘을 보여줍니다."