멤리스터(memristor)의 발견 

인공지능 응용 프로그램은 인간 두뇌의 생물학적 구조에서 영감을 받은 신경망에 의존하며 얼굴 인식, 운전 또는 이미지 해석과 같은 인간 작업을 수행할 수 있을 때까지 수학적으로 훈련된다. 학계와 산업계 모두에서 이러한 분야의 주요 연구 초점 영역 중 하나는 계산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 장치의 통합이다.

2008년에는 과거 전류의 기억에 따라 저항이 변하는 소자인 멤리스터(memristor)의 발견으로 이 분야에 큰 비약이 있었다. 멤리스터의 발견 이후 과학자들은 멤리스터의 행동이 신경 시냅스와 유사하다는 것을 알게 되었다. 이로 인해 멤리스터는 뉴로모픽 아키텍처의 주요 부분이 되었다.

양자 멤리스터 엔지니어링

실험 물리학자 그룹은 Phillip Walther 교수와 Roberto Osellame 박사가 주도했으며 멤리스터와 동일한 동작을 갖는 장치가 어떻게 설계될 수 있는지 시연했다. 이 장치는 또한 양자 상태에 작용하고 양자 정보를 인코딩 및 전송할 수 있어 "양자 멤리스터"라고 불린다. 전형적인 양자 거동과 종종 모순되는 멤리스터의 역학을 감안할 때 그러한 장치를 만드는 것은 극히 어렵다.

팀은 단일 광자와 둘 이상의 경로를 중첩하여 동시에 전파하는 능력에 의존했다. 이것이 팀이 그러한 장치를 실현하는 데 극적으로 도움이 된 것이다.

그들은 단일 광자가 유리 기판에 레이저로 작성된 도파관을 따라 전파되는 실험을 수행했다. 이 단일 광자는 여러 경로의 중첩으로 안내되었으며 이러한 경로 중 하나는 장치를 통해 이동하는 광자의 플럭스를 측정하는 데 사용되었다. 이 광자의 양은 다른 출력의 전송을 변조하여 멤리스터와 유사한 원하는 동작을 달성한다.

연구원들은 또한 양자 멤리스터가 있는 광 네트워크가 고전 및 양자 작업을 학습하는 데 사용될 수 있음을 보여주는 시뮬레이션을 수행할 수 있었다. 이것이 팀이 양자 멤리스터가 AI와 양자 컴퓨팅 분야를 병합하는 데 필요한 것이라고 믿게 한 이유이다.

Michele Spagnolo는 이 연구의 첫 번째 저자이다.

Spagnolo는 “인공지능 내에서 양자 자원의 잠재력을 최대한 활용하는 것은 현재 양자 물리학 및 컴퓨터 과학 연구의 가장 큰 과제 중 하나이다”고 말한다.

이번 연구는 네이처 포토닉스 저널에 게재됐다.