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[데이터 장벽 깨기: 새로운 소재가 AI 속도를 극대화하다] KIT의 ATHENS 프로젝트는 새로운 소재 조합을 사용하여 성능을 높이고 에너지 사용량을 줄임으로써 AI 애플리케이션용 광 트랜시버를 혁신하고자 하며, 이는 다양한 첨단 기술 분야에 영향을 미친다.

https://scitechdaily.com/breaking-the-data-barrier-new-materials-supercharge-ai-speed/

JM Kim | 기사입력 2024/12/02 [00:00]

[데이터 장벽 깨기: 새로운 소재가 AI 속도를 극대화하다] KIT의 ATHENS 프로젝트는 새로운 소재 조합을 사용하여 성능을 높이고 에너지 사용량을 줄임으로써 AI 애플리케이션용 광 트랜시버를 혁신하고자 하며, 이는 다양한 첨단 기술 분야에 영향을 미친다.

https://scitechdaily.com/breaking-the-data-barrier-new-materials-supercharge-ai-speed/

JM Kim | 입력 : 2024/12/02 [00:00]

 

데이터 장벽 깨기: 새로운 소재가 AI 속도를 극대화하다.

 

KIT의 연구원들은 ATHENS 프로젝트를 통해 데이터 양의 급속한 증가와 AI 기술에 대한 요구로 인한 과제를 해결하고 있다.

유럽 연구 위원회(ERC)는 카를스루에 공과대학(KIT)의 크리스티안 쿠스 교수와 스테판 브라제 교수가 이끄는 ATHENS 연구 프로젝트에 시너지 보조금(Synergy Grant)을 수여했다. 이 프로젝트는 광 통신 시스템의 성능과 에너지 효율성을 향상시키고 인공지능(AI) 애플리케이션으로 인해 증가하는 고속 데이터 전송에 대한 필요성을 해결하는 것을 목표로 한다. 6년간 1,400만 유로( 1,500만 달러)의 기금을 약정한 이 프로젝트는 2025년에 개장 예정인 카를스루에 광학 및 광자학 센터(KCOP)의 시설에서도 혜택을 볼 것이다.

 

데이터 증가 과제

데이터 볼륨의 급격한 증가는 정보 및 통신 기술에 상당한 과제를 안겨준다. AI 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델을 학습하는 것은 특히 까다로워서, 병렬 컴퓨팅 시스템에서 수천 개의 프로세서 간에 방대한 계산 리소스와 효율적인 통신이 필요하다.

광 트랜시버는 이 과정에서 매우 중요하며, 전기 데이터를 유리 섬유나 도파관을 통해 빠르고 효율적으로 이동하는 광 신호로 변환한다. 전통적으로 실리콘 구성 요소가 이 변환에 사용되었지만, 이제는 증가하는 데이터 수요를 따라잡기 위해 고군분투하고 있다. 게다가 현재 트랜시버는 많은 양의 에너지를 소비하여 AI 기술과 관련된 높은 CO2 배출에 기여한다.

 

광 트랜시버의 혁신

ATHENS 프로젝트는 전자-광 신호 변환을 위한 새로운 소재 시스템과 구성 요소를 조사한다. KIT의 광자 및 양자 전자 연구소와 미세 구조 기술 연구소의 크리스찬 쿠스 교수는 "우리의 목표는 트랜시버를 더욱 강력하게 만들 뿐만 아니라 더욱 효율적으로 만들어 동일하거나 더 낮은 에너지 소비로 더 높은 데이터 전송 속도에 도달할 수 있도록 하는 것이다."라고 말했다.

"ERC 시너지 보조금의 자금 지원을 통해 이제 우리는 적합한 재료 선택부터 유기 분자 시뮬레이션, 실험실에서의 작동 전송 시스템까지 ATHENS 프로젝트 전체를 수행할 수 있다."

 

재료 과학에서의 하이브리드 접근 방식

크리스찬 쿠스 외에 KIT의 유기 화학 연구소와 생물 및 화학 시스템 연구소의 슈테판 브레제 교수, 프리드리히 실러 예나 대학교의 카르스텐 로닝 교수, 로잔의 스위스 연방 공과대학의 토비아스 키펜버그 교수를 포함한 4인조 팀은 실리콘을 다른 재료와 결합하는 하이브리드 접근 방식을 취하고 있다.

쿠스는 "실리콘 구성 요소는 저렴하고 대량으로 구할 수 있지만 광학적 기능에는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하고 실리콘의 이점을 계속 누리기 위해 실리콘을 다른 재료 시스템과 결합한다."라고 말했다.

팀에서 테스트 중인 한 가지 접근 방식은 유기 재료, 즉 탄소 기반 화합물을 사용하는 것이다. 브레제교수는 "연구실에서 원하는 특성을 가진 재료를 생산하기 전에 컴퓨터에서 이러한 분자를 시뮬레이션한 다음 실리콘 웨이퍼에 인쇄할 수 있다."라고 말했다.

또 다른 방법은 실리콘 광자 칩을 다른 칩과 결합하여 추가 소재 플랫폼을 형성하는 것이다. 예를 들어, 절연 기판 위에 얇은 단결정 층을 놓고 나중에 광학 구성 요소로 가공하는 결정-절연체 플랫폼이 있다.

 

자금 지원으로 KIT의 광자학 분야 입지 강화

"인공지능의 급속한 발전은 정보기술 분야의 주요 과제이다. 실행 가능한 솔루션을 신속하게 찾아야 한다." KIT의 연구 담당 부사장인 올리버 크래프트 교수가 말했다. "나는 유럽연구위원회가 ATHENS와 함께 재료과학과 정보기술의 인터페이스에서 프로젝트에 자금을 지원하게 되어 기쁘다. 이 연구는 광자학 분야에서 KIT의 탁월한 입지를 강화하며, 카를스루에 광학 및 광자학 센터 (KCOP)가 완공됨에 따라 더욱 성장할 것으로 예상된다."

 

양자기술 및 의료공학의 이점

AI 모델을 넘어, 트랜시버용 하이브리드 소재 시스템은 양자기술 및 의료공학에도 사용될 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 기기용 센서나 혈액 샘플을 분석하기 위한 광학 랩온어칩 애플리케이션에 사용할 수 있다.

 

ERC 시너지 보조금

유럽연구위원회는 시너지 보조금을 통해 유망한 연구팀에 자금을 지원한다. 이 보조금은 지정된 과학자들 간의 협업을 통해서만 가능한 프로젝트를 위한 것이며, 기존 학문 간의 인터페이스에서 발견을 이끌고 지식의 최전선에서 상당한 진전을 이룰 것이다. 2024년에 548건의 보조금 신청이 제출되었다. ERC는 시너지 보조금을 위해 57개 프로젝트를 선정했다. 독일은 선정된 ​​프로젝트 중 34개에 참여했으며, 압도적으로 가장 높은 비중을 차지했다. 권위 있는 ERC 시너지 보조금이 KIT 연구자에게 지급된 것은 이번이 네 번째이다.

 

 

 

 
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