양자 컴퓨터에 대한 새로운 저가형 도전자: 아이징 머신

실온에서도 작동하는 양자 컴퓨터에 대한 저에너지 도전자는 예테보리 대학의 연구 결과일 수 있습니다. 연구자들은 복잡한 네트워크에서 자기파 운동을 사용하여 정보를 전송할 수 있음을 보여주었습니다.

스핀트로닉스는 자기장, 전류 및 전압에 노출된 자성 물질의 나노박막층에서 자기 현상을 탐구합니다. 이러한 외부 자극은 또한 특정 위상 및 에너지와 함께 이동하는 물질의 자화에 대한 잔물결인 스핀파를 생성할 수 있습니다.

연구자들은 스핀파를 생성하고 제어하여 두 개의 소위 스핀 홀 나노 발진기 간의 위상 제어 상호 동기화를 가능하게 할 수 있습니다. 연구팀은 이러한 파동의 위상을 제어함으로써 네트워크 전반에 걸쳐 이진 위상을 생성할 수 있었습니다. 그들은 스핀파가 발진기 사이에서 위상과 위상을 모두 매개할 수 있음을 처음으로 보여주었습니다. 이 현상은 자기장, 전류, 인가된 게이트 전압 또는 발진기 간의 거리를 조정하여 조정할 수 있습니다.

가장 좋은 추측을 생성한다

이러한 발전은 훨씬 적은 에너지를 필요로 하고 실온에서 작동할 수 있는 양자 컴퓨터의 대안인 차세대 아이징 머신의 길을 열어줍니다.

양자 컴퓨터와 아이징 머신은 소위 조합 최적화 문제를 해결하는 데 유용합니다. 이 문제의 목적은 문제에 대한 정확한 답이 아닌 최상의 추측을 내는 것입니다. 많은 AI 모델은 목적에 충분히 적합한 추측을 내는 것을 목표로 합니다. 오늘날의 컴퓨터에서 이러한 AI 계산에는 많은 컴퓨팅 파워가 필요하므로 에너지를 소비합니다.

발진기 네트워크

"스핀파의 도움으로 우리는 현실 세계의 문제를 해결할 수 있는 고효율, 저전력 컴퓨팅 시스템을 만드는 데 한 걸음 더 다가갔습니다."라고 과학 저널 Nature Physics에 게재된 연구의 주저자인 아카쉬 쿠마르가 말했습니다.

획기적인 발견에 따라, 예테보리 대학의 연구자들은 이제 차세대 이징 머신을 개발하기 위해 수십만 개의 발진기 네트워크를 구축하고 있습니다. 발진기는 실온에서 작동하고 나노스케일의 발자국을 가지고 있기 때문에 이러한 장치는 더 큰 시스템뿐만 아니라 휴대전화와 같은 더 작은 장치에도 쉽게 적용할 수 있습니다.

"스핀트로닉스는 인공지능과 머신 러닝부터 통신 및 금융 시스템에 이르기까지 다양한 분야에 영향을 미칠 잠재력이 있습니다. 나노스케일에서 스핀파를 제어하고 조작하는 능력은 더 강력하고 효율적인 센서, 심지어 고주파 주식 거래 기계의 개발로 이어질 수 있습니다." 아카쉬 쿠마르가 말했습니다.

사실: 이징 머신

이징 머신은 물리적 물질에서 자기 스핀이 어떻게 조직되어 안정된 상태에 도달하는지를 모방한 새로운 유형의 계산 시스템입니다. 주로 효율적인 방식으로 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 기존 컴퓨터처럼 단계별로 계산하는 대신, 이 시스템의 여러 작은 '스핀'이 함께 작동하여 최상의 솔루션을 빠르게 찾습니다.

이징 머신은 서로 다른 스핀 간의 연결 강도에 따라 프로그래밍됩니다. 커플링이 양수이면 스핀은 같은 방향(위상)을 가리키고, 음수이면 반대 방향(위상 이탈)을 가리킵니다. 그런 다음 문제의 솔루션은 모든 스핀이 최적으로 정렬된 후의 최종 방향으로 읽힙니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/02/250226142429.htm