첨단과학·응용물리학 블로그

📋 목차 CNT 소개: 그 특별한 이유 놀라운 강도와 유연성 탁월한 전기 전도성 혁신적인 열전도 특성 다양한 복합소재 활용 구조적 다양성의 무한한 가능성 육각형 벌집 모양의 탄소 원자들이 나노미터(nm) 크기의 원통형으로 연결된 물질, 탄소나노튜브(CNT)에 대해 들어보셨나요? 1991년 일본의 이지마 스미오 박사에 의해 발견된 이 신소재는 꿈의 물질이라 불릴 정도로 놀라운 물리적, 화학적 특성을 지니고 있어요. 머리카락 굵기의 수만 분의 일에 불과한 이 작은 구조가 어떻게 강철보다 강하고, 구리보다 전기를 잘 통하며, 다이아몬드보다 열을 잘 전달하는지 궁금하지 않으세요? 오늘은 이 매력적인 탄소나노튜브의 특별한 물성과 무한한 가능성을 함께 탐구해볼게요. 탄소나노튜브의 특별한 물성은 무엇인가요?

📋 목차 🧠 신경망 모델링의 물리학적 시작 ⚡ 트랜지스터와 병렬 처리 혁명 🔬 뉴로모픽 칩의 뇌 모방 기술 💎 탄소 기반 칩과 새로운 패러다임 🚀 GPU vs CPU 물리학적 구조 비교 🤖 AI가 설계하는 AI 칩의 미래 ❓ FAQ AI 칩의 발전은 단순한 기술 진보가 아니라 물리학의 한계를 넘어서는 혁명이었어요. 1943년 뉴런의 작동 원리를 논리 회로로 구현하려는 시도부터 2025년 탄소 기반 칩까지, 인류는 끊임없이 물리학적 장벽을 돌파해왔답니다! 🚀   오늘날 우리가 손안에서 사용하는 스마트폰이 20년 전 500억 원짜리 슈퍼컴퓨터보다 강력한 성능을 자랑하는 것도 이러한 물리학적 혁신 덕분이에요. AI 칩의 역사는 곧 인간의 두뇌를 모방하려는 물리학자들의 도전 역사라고 할 수 있죠! 🧠 신경망 모델링의 물리학적 시작 AI 칩의 물리학적 여정은 1943년 워런 매컬럭과 월터 피츠가 제안한 획기적인 모델에서 시작되었어요. 이들은 인간의 신경세포(뉴런)가 작동하는 방식을 수학적으로 증명하고, 이를 이진법 기반의 논리 회로로 표현할 수 있다는 것을 보여줬답니다. 당시로서는 정말 혁명적인 발상이었죠! 😮   1949년에는 심리학자 도널드 헵이 '헵의 학습 규칙'을 발표했어요. 이 규칙은 "함께 발화하는 뉴런은 함께 연결된다"는 원리를 설명했는데, 이게 바로 현재 AI 칩에서 사용하는 시냅스 가중치 조절의 기본 원리가 되었답니다. 나의 생각에는 이 시점이 AI 칩 발전의 진정한 출발점이라고 봐요.   1950년대에는 앨런 튜링이 '튜링 테스트'를 제안하며 기계가 생각할 수 있는지를 판별하는 방법을 제시했어요. 이후 1956년 다트머스 회의에서 '인공지능'이라는 용어가 처음 사용되면서 본격적인 AI 연구가 시작되었죠.   초기 연구자들은 인간의 뇌가 약 860억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스로 구성되어 있다는 사실에 주목...