회색과 검은색 줄무늬 물질인 산화니켈은 수소에 노출되었을 때 독특한 특성을 나타낸다. 이미지출처: 퍼듀대학교/Kayla Wiles, CC BY-ND

독특한 물질인 산화니켈은 동물의 가장 기본적인 학습 능력을 모방하는 방식으로 환경에 대해 학습하는 능력을 보여준다.

반세기 이상 동안 신경 과학자들은 기본적인 동물 학습을 이해하기 위해 바다 민달팽이를 연구해 왔다. 학습의 두 가지 기본 개념은 습관화와 민감화이다. 습관화는 반복되는 자극에 대한 유기체의 반응이 지속적으로 감소할 때 발생한다. 연구원들이 바다 민달팽이를 처음 만지면 아가미가 수축된다. 그러나 민달팽이를 만질수록 아가미가 덜 움츠러든다. 민감화는 유해하거나 예상치 못한 자극에 대한 유기체의 극단적인 반응이다. 연구원들이 바다 민달팽이에게 충격을 가하면 단순히 만졌을 때보다 훨씬 더 극적으로 아가미를 집어넣을 것이다. 이것은 민감화이다.

산화 니켈은 이러한 학습 행동과 놀라울 정도로 유사한 특징을 가지고 있다. 아가미가 수축하는 대신 재료의 전기 전도도 변화를 측정했다. 자극은 손가락으로 찌르는 대신 일반 공기와 수소 가스 사이에서 산화니켈의 환경을 반복적으로 교대하는 것이었다.

산화니켈은 수소 가스에 노출되면 결정 구조가 미묘하게 변하고 더 많은 전자를 사용하여 전류를 생성할 수 있기 때문에 흥미롭다. 우리의 실험에서 우리는 수소 전용 환경과 일반 공기 환경 사이를 계속 전환했다. 수소 또는 공기에 대한 노출과 관련하여 전기 전도도가 직접 위아래로 진동할 것으로 예상할 수 있다. 그러나 바다 민달팽이와 마찬가지로 산화니켈의 전도도 변화는 자극할수록 천천히 내려갔다. 수소에 익숙해졌다.

 산화니켈이 수소 가스와 공기에 교대로 담가지면 그 거동이 바뀐다. 이미지출처: 퍼듀대학교/Kayla Wiles, CC BY-ND 

그러나 밝은 빛이나 오존에 물질을 노출시키면 전도도가 급격히 변한다. 슬러그가 작은 충격에 항상 극적으로 반응하는 것과 같은 방식이다.

필요에 따라 정보를 학습, 기억 또는 잊어버리는 능력은 모든 동물이나 기계에게 강력한 기술이다. 지금까지 인공지능 분야의 대다수 연구는 머신러닝에 대한 소프트웨어 기반 접근 방식에 중점을 두었으며 재료의 학습 능력을 연구하는 데 전념하는 노력은 훨씬 적었다.

이 두 가지 관련 연구 분야의 중심에는 뇌에서 영감을 받은 컴퓨터 분야가 있다. 지능이 하드웨어로 인코딩되기 위해서는 과학자들이 동물 뇌의 뉴런과 유사한 물리적 방식으로 과거 경험에서 학습하고 동적 환경에 적응할 수 있는 반도체가 필요하다. 산화니켈이 학습의 특징을 보여주는 방법을 보여주는 우리의 새로운 연구는 이 또는 유사한 재료가 미래의 컴퓨터를 위한 빌딩 블록으로 어떻게 작용할 수 있는지에 대한 힌트를 제공한다.

 산화니켈의 전도도는 슬러그가 학습하는 방식과 유사하게 정보를 저장한다. 이미지출처: 퍼듀대학교/Kayla Wiles, CC BY-ND 

이러한 자료를 컴퓨터 칩에 통합하기 전에 해결해야 할 지식 격차가 있다. 예를 들어, 재료가 전기 시스템에서 유용하기 위해 학습해야 하는 시간 규모는 아직 명확하지 않다. 어떤 것이 얼마나 빨리 학습하거나 유용성을 잊어야 할까? 또 다른 알려지지 않은 사항은 산화니켈의 구조를 변경하여 학습 행동을 다르게 하는 것이 가능한지 여부이다.

 산화니켈 자체가 컴퓨팅에 사용될 수 있는지 여부는 불분명하지만 현재 진행 중인 개념은 더 많은 혁신을 불러일으킬 수 있다. 이미지출처: 퍼듀대학교/에린 이스털링, CC BY-ND 

재료 자체에 대한 추가 실험 외에도 탐구해야 할 이론적 교훈이 있다. 새 떼와 물고기 떼와 같은 자연에서 동물의 집단 행동에 대한 관찰은 연구자들이 떼 지능과 같은 AI 분야를 개발하도록 영감을 주었다. 비슷한 방식으로 재료에서 원자와 전자의 흥미로운 집합적 움직임은 미래에 AI와 하드웨어 설계에 영감을 줄 수 있다.

움직이는 원자를 수용할 수 있는 새로운 물질이 발견됨에 따라 연구원들이 동물의 두뇌를 모방하는 컴퓨터를 설계하는 데 한 걸음 더 다가갈 수 있는 추가적인 돌파구를 보게 될 것이라고 낙관한다.