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[자율 AI 비서가 고급 나노 구조를 개발하다] 정보보안연구소(Institute of Information Security)의 베티나 코니호퍼(Bettina Konighofer)는 머신 러닝 모델 개발을 주도하고 있으며, AI 시스템이 조립하는 나노 구조를 실수로 손상시키지 않도록 한다.

박세훈 | 기사입력 2025/01/18 [00:03]

[자율 AI 비서가 고급 나노 구조를 개발하다] 정보보안연구소(Institute of Information Security)의 베티나 코니호퍼(Bettina Konighofer)는 머신 러닝 모델 개발을 주도하고 있으며, AI 시스템이 조립하는 나노 구조를 실수로 손상시키지 않도록 한다.

박세훈 | 입력 : 2025/01/18 [00:03]

 

자율 AI 비서가 고급 나노 구조를 개발하다

 

물질의 특성을 이해하려면 화학적 조성 이상의 것을 조사해야 하는 경우가 많다. 원자 격자 구조 또는 재료 표면 내 분자의 공간적 배열은 재료 특성을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 고성능 현미경을 사용하여 표면의 개별 원자와 분자를 조작함으로써 재료 과학자들은 상당한 발전을 이루었다. 그러나 이 공정은 노동 집약적이며 상대적으로 간단한 나노 구조를 구성하는 데 제한된다.

 

Graz University of Technology(TU Graz)의 새로운 이니셔티브는 인공 지능(AI)을 사용하여 이 프로세스를 혁신하는 것을 목표로 한다. "우리는 개별 분자를 빠르게, 구체적으로, 그리고 올바른 방향으로 모두 자율적으로 배치하는 자가 학습 AI 시스템을 개발하고자 합니다." 프로젝트를 이끄는 고체 물리학 연구소(Institute of Solid State Physics)의 올리버 호프만(Oliver Hofmann)은 설명했다.

 

궁극적인 목표는 나노미터 규모의 논리 회로와 같은 매우 복잡한 분자 구조를 구성하는 것이다. 오스트리아 과학 기금은 이 야심 찬 프로젝트를 위해 119만 유로의 연구 기금을 수여했다.

 

 

주사 터널링 현미경을 사용한 자동 분자 위치 지정

이 프로젝트는 주사 터널링 현미경(STM)을 사용하여 표면에 개별 분자를 배치한다. STM의 프로브 팁은 특정 위치에 분자를 증착하기 위한 전기 충격을 전달한다. "현재, 사람이 단 하나 분자를 위해 이 단계를 완료하는 데 몇 분이 걸립니다," Hofmann는 주의했다. "더 복잡한 구조를 구축하려면 수천 개의 분자를 배치한 다음 엄격한 테스트를 거쳐야 하며, 이를 위해서는 상당한 시간과 노력이 필요합니다."

 

이 팀은 머신 러닝 기술을 활용하여 컴퓨터가 STM을 자율적으로 제어할 수 있도록 할 계획이다. 첫째, AI 알고리즘은 원하는 구조물을 건설하기 위한 가장 효율적이고 신뢰할 수 있는 순서를 설명하는 최적의 건설 계획을 생성한다. 그런 다음 자가 학습 AI가 STM의 프로브 팁을 안내하여 분자를 정밀하게 배치한다. 호프만은 이 과정의 문제점을 다음과 같이 강조했다: "복잡한 분자를 정확하게 정렬하는 것은 본질적으로 확률적입니다. 우리의 AI 시스템은 이러한 불확실성을 고려하여 안정적인 성능을 보장할 것입니다."

 

Quantum corrals 및 논리 회로

연구진은 AI 기반 STM을 사용하여 고급 양자 코랄(게이트 모양의 나노 구조)을 구축하는 것을 목표로 한다. 양자 코랄은 물질 표면에 전자를 가두어 실제 응용 분야에 적용할 수 있는 양자 역학적 간섭 효과를 가능하게 할 수 있다. 전통적으로 양자 코랄은 단일 원자를 사용하여 구축되었다. 호프만 교수 팀은 복잡한 분자로 이러한 구조를 구축해 더 넓은 범위의 양자 코랄을 만들고 그 기능을 확장할 계획이다.

 

"우리의 가설은 복잡한 모양의 분자를 사용하면 더 다양한 양자 코랄을 건설할 수 있어 그 효과를 높일 수 있다는 것입니다." 호프만이 말했다. 연구팀은 이러한 구조를 활용하여 분자 규모의 논리 회로를 개발하고 그 기본 메커니즘을 탐구할 계획입니다. 장기적으로 이 연구는 분자 수준의 컴퓨터 칩 개발에 기여할 수 있다.

 

 

학제 간 협업

이 5년 프로그램은 인공 지능, 수학, 물리학 및 화학을 포함한 다양한 분야의 전문 지식을 제공한다. 정보보안연구소(Institute of Information Security)의 베티나 코니호퍼(Bettina Konighofer)는 머신 러닝 모델 개발을 주도하고 있으며, AI 시스템이 조립하는 나노 구조를 실수로 손상시키지 않도록 한다.

 

응용수학연구소(Institute of Applied Mathematics)의 유시 베른트(Jussi Behrndt)는 구조적 특성에 대한 이론적 분석에 초점을 맞추고 있으며, 이론물리학연구소(Institute of Theoretical Physics)의 마르쿠스 아이히혼(Markus Aichhorn)은 이러한 예측을 실용적인 방법으로 해석한다. 한편, 그라츠 대학교 화학 연구소의 레온하르트 그릴(Leonhard Grill)은 STM을 사용한 실험 응용 분야를 감독한다.

 

관련 소프트웨어

이 팀은 또한 표면의 분자 배치를 자율적으로 제어하도록 설계된 소프트웨어 솔루션인 MAM-STM을 개발했으며, 이는 간행물에 자세히 설명되어 있다. (Energy Daily)

 

 
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