연구원은 코드 해독 계산을 수행하는 데 더 적은 리소스를 사용하는 새로운 양자 알고리즘을 개발합니다. 이 알고리즘에서 실행되는 2천만 큐비트 양자 컴퓨터는 2,048비트 RSA 암호화를 해독하는 데 8시간밖에 걸리지 않습니다. 양자 컴퓨터가 비밀 메시지를 보내는 데 사용되는 기존 암호화 코드를 해독할 수 있다는 것은 확실합니다. 이러한 암호화 기술은 결코 완전히 신뢰할 수 없습니다. 대신 한 방향으로만 작동하는 복잡한 수학 함수에 의존하므로 정보를 쉽게 암호화할 수 있습니다. 이러한 기술의 보안은 기존 컴퓨터가 정보를 해독

연구원은 이전에 탐색되지 않은 아이디어인 회전을 기반으로 새로운 신경망을 개발합니다. 텍스트 요약, 언어 모델링 및 질문 답변과 같은 실제 문제를 해결하기 위해 기존 방법을 대체할 수 있습니다. 연구 논문은 일반적으로 전문적인 접근 방식과 기술적 용어로 채워져 있어 과학적 배경이 없는 독자가 이해하기가 매우 어렵습니다. 최근 MIT와 Qatar Computing Research Institute의 과학자들은 과학 저널을 읽고 몇 문장으로 간단한 영어 요약을 제공할 수 있는 새로운 인공 지능(AI) 모델을 고안했습니다. 이

연구원은 순환 신경망을 사용하여 물리적으로 매력적인 새로운 게임을 개발합니다. 네트워크는 수천 개의 게임을 분석하고 규칙과 로고를 포함하여 새롭고 독특한 스포츠의 모든 측면에서 아이디어를 만들었습니다. RankRed에서 우리는 기술이 자율주행 자동차, 전자 장치, 자연어 처리 또는 비디오 인식/편집에 채택되든 상관없이 항상 인공 지능에 대해 씁니다. 하지만 이번에는 연구원들이 다른 일을 했습니다. AI를 사용하여 새로운 스포츠를 발명한 것입니다. AKQA(1994년에 설립된 사설 디지털 에이전시)의 개발자는 기계 학습 기술

새로운 인공 지능 모델은 배터리의 건강 상태를 정확하게 결정할 수 있습니다. 초기 단계에서 배터리에서 캡처한 데이터를 사용하여 배터리의 수명이 길거나 짧을지 예측합니다. 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도, 긴 수명 및 저렴한 비용으로 인해 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다. 지난 몇 년 동안 하이브리드 및 전기 자동차의 상용화는 고품질 배터리에 대한 수요 증가를 자극했습니다. 따라서 배터리 상태를 분석하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 배터리 기술 개발의 주요 장애물 중 하나는 배터리 상태를 모니터링하고 테

연구원은 딥 러닝 모델을 사용하여 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 3D 구조를 결정합니다. 일단 완전히 훈련되면 사전 지식이 없는 단백질 구조를 추정할 때 기존의 모든 기술을 쉽게 능가할 수 있습니다. 단백질은 인체의 주요 구성 요소 중 하나입니다. 조직을 만들고 유지합니다. 화학적으로 아미노산(수소, 탄소, 산소, 질소 또는 황으로 이루어진 유기 화합물)으로 구성되어 있습니다. 단백질은 다른 분자와의 상호 작용을 제어하는 ​​정확한 3차원 구조로 스스로 접혀 생명에 필수적인 거의 모든 기본적인 생물학적 과정을 수행합니다

연구원들은 로봇을 사용하여 매우 다른 두 종의 동물 사이에 다리를 만들었습니다. 다리를 통해 두 동물 그룹은 역학을 일부 교환하고 공유된 결정에 도달할 수 있었습니다. 로봇 공학은 동물의 행동을 분석하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 최근 몇 년 동안 로봇은 동물이 서로 상호 작용하는 데 사용하는 특정 신호를 방출하도록 개발하여 특정 동물 가족에 도입되었습니다. 이 로봇은 단순히 관찰자가 되거나 특정 동물의 행동에 따라 행동하여 포식자-먹이 상호작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 그들은 또한 사회적 상호 작용 중에 사용되는

자석은 인공 지능이 물체를 인식하는 데 있어 인간과 같은 효율성을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구원은 뇌 계산과 유사한 작업을 수행하기 위해 에너지와 메모리를 덜 사용하는 새로운 네트워크를 개발합니다. 뉴런의 전기적 역학은 나노자석의 스위칭 역학과 매우 유사합니다. 자기 터널 접합 장비에 의해 나타나는 스위칭 동작은 본질적으로 확률적입니다. 이 동작은 뉴런의 S자형 스위칭 동작을 나타내므로 자기 접합을 사용하여 시냅스 가중치를 저장할 수 있습니다. 퍼듀 대학교(Purdue University)의 연구원들은 자석의

연구원들은 발광 기기 설계에 대한 완전히 새로운 관점을 보여줍니다. 다이아몬드는 기존 LED 및 레이저보다 100배 더 밝은 조명 장치를 만드는 데 사용할 수 있습니다. Li-Fi용 광원 및 양자 인터넷용 송신기 제작이 가능합니다. 많은 반도체 장치는 바이어스 전압에서 고밀도의 비평형 캐리어를 생성하여 작동합니다. 이러한 캐리어(전자와 정공)는 반도체의 특성을 재결합하거나 변화시킬 수 있으며 이 현상은 광 변조에 이용될 수 있습니다. 빛의 강도는 전자와 정공의 농도와 재결합 속도에 비례합니다. 레이저 및 LED(고속 인터

과학자들은 반도체 레이저를 통해 정보를 주고받습니다. 이 연구는 초고속 Wi-Fi 뿐만 아니라 하이브리드 전자-음향 장비의 개발에 도움이 될 수 있습니다. 반도체 레이저와 같은 간섭성 광원은 균일한 간격의 개별 주파수 라인을 포함하는 스펙트럼을 생성할 수 있습니다. 계측 및 분광학을 포함한 많은 주파수 빗 응용 프로그램은 이러한 레이저의 출력을 직접 사용합니다. 마이크로파 포토닉스에서 주파수 빗의 출력은 빠른 광검출기로 전송되어 마이크로파를 생성하는 데 사용됩니다. 2017년 하버드 대학 연구팀은 양자 캐스케이드 레이저에서

연구원은 가치 있는 신호를 생성하여 뉴런이 선호하는 관찰 대상을 안정적으로 결정하는 AI 기반 모델을 개발합니다. 이 모델은 생성적 심층 신경망과 XDREAM이라는 유전 알고리즘을 사용합니다. 50년 이상 동안 과학자들은 시각 피질의 뉴런이 다른 그림에 똑같이 반응하지 않는다는 것을 알고 있었습니다. 이것이 동물들이 주변의 많은 시각적 단서를 인식하고 이해하고 해석하게 하는 것입니다. 예를 들어, 하측두엽이라고 하는 뇌 영역의 특정 시각 뉴런은 동물이 텍스트, 사물, 장소 또는 얼굴을 볼 때 더 많이 발화합니다. 그러나 과

연구원은 순환 신경망을 사용하여 마비되어 의사 소통이 불가능한 사람들을 돕습니다. 네트워크는 신경 활동을 음성 음향으로 변환합니다. 환자가 자연스러운 말하기 속도로 무제한 어휘를 의사소통하는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 신경학적 상태로 인해 의사 소통이 끊어져 환자가 완전히 보조 장치에 의존하게 됩니다. 이러한 장치를 사용하면 분당 최대 10단어로 문장을 한 글자씩 입력할 수 있습니다. 그러나 이 속도는 1분에 150단어 내외로 이루어지는 일상 대화에 비하면 너무 느립니다. 훨씬 더 높거나 자연스러운 의사소통 속도를

연구원들이 2가지 종류의 열전 재료를 사용한 새로운 냉각 시스템을 시연하고 있습니다. 뜨거운 물체에서 비교적 시원한 환경으로 자연적인 방향으로 더 효율적으로 열을 가속합니다. 컴퓨터 칩, 레이저, 배터리 및 고전력 전자 장치가 더 높은 전력 밀도와 더 컴팩트한 디자인으로 발전함에 따라 더 정교한 열 관리 기술이 필요합니다. 이 장치는 열전 냉각을 사용하여 뜨거운 물체에서 열을 제거합니다. 열역학 문제와 달리 이러한 소위 펠티에 냉각기는 차가운 물체를 차갑게 유지하는 데 최적화되어 있습니다. 대부분의 상업용 Peltier 냉

연구원들은 카메라가 명확하게 볼 수 있는 능력을 평가하는 심층 신경망을 개발합니다. 자율 주행 차량은 이 네트워크를 사용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 수십 개의 회사가 자율 차량 기술에 대해 연구하고 있으며 모두 다른 방식으로 엔지니어링 문제에 접근합니다. 인간의 볼 수 있는 능력을 모방하기 위해 기술은 주로 레이더, 카메라 및 라이더의 세 가지 기본 요소에 의존합니다. 그러나 비, 눈 및 기타 장애물과 같은 여러 요인으로 인해 카메라 시야가 저하될 수 있습니다. 이는 주변 환경을 이해하고 센서에서 들어오는 데이

엔지니어는 다운스트림 여러 부하를 스캔하는 비간섭 부하 모니터링 시스템을 개발합니다. 실시간 전자 기계 시스템 진단을 위해 그래픽 플랫폼과 기계 지능을 사용합니다. 대부분 중형 공장과 선박에서 사용되는 비교적 작은 전기 시스템에 적합합니다. 산업 현장, 건물, 군사 시설의 에너지 효율성 개선은 관련된 프로세스에 대한 정보와 통찰력에서 시작됩니다. 개별 부하의 동작과 운영 패턴의 데이터는 종종 낭비적인 관행을 발견하여 효과적인 수요측 에너지 관리를 가능하게 합니다. 결함이 있는 미션 크리티컬 계측기는 결국 고장날 때까지 장

연구원들은 인공 DNA에 데이터를 저장하고 검색하는 최초의 자동화 시스템을 구축합니다. 5바이트 메시지 HELLO를 저장했다가 다시 불러왔다. DNA 기반 시스템은 상대적으로 적은 공간에 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있으며 기존 저장 장치보다 훨씬 오래 지속될 수 있습니다. 우리는 데이터로 가득 찬 세상에 살고 있으며 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. DOMO 보고서 6판에 따르면 전 세계 데이터의 90%가 지난 2년 동안 생성되었습니다. 매일 250만 테라바이트(250만 테라바이트) 이상의 데이터가 생성되며 이 속도는

새로운 딥 러닝 기반 알고리즘은 최소한의 훈련 데이터를 사용하여 움직이는 종의 신체 부위를 추적하고 라벨을 지정합니다. 전산 신체 모델, 시간 데이터 및 막대 모양이 필요하지 않습니다. 모든 종의 뇌를 이해하려면 행동을 정확하게 정량화할 필요가 있습니다. 비디오 추적은 다양한 구성에서 동물의 행동을 관찰하고 기록하는 가장 좋은 옵션 중 하나입니다. 분석을 크게 단순화하고 신체 부위의 고정밀 추적을 가능하게 합니다. 그러나 자세한 조사를 위해 행동의 특정 측면을 추출하는 것은 지루하고 시간 소모적인 프로세스일 수 있습니다.

새로운 머신 러닝 기술은 의미 있는 바다의 링크와 패턴을 식별합니다. 세계 해양의 거의 93.7%를 차지하는 총 5개의 동적 일관된 지역과 가장 지배적인 물리적 매개변수를 보여줍니다. 고급 관측 및 모델링 방법이 등장하기 전에는 Stommel-Arons 흐름, 심해 조리법 또는 Sverdrup 균형과 같은 대규모 준층 설명을 사용하여 바다의 물리적/역학적 상태를 결정했습니다. 모델링 능력과 장비의 최근 발전은 해양 물리학이 복잡한 공간적, 시간적 변동성을 특징으로 할 수 있음을 보여주었습니다. 바다의 모든 지역에는 지역 기

연구원들이 금속 나노입자와 고분자로 이루어진 차세대 메탈렌즈를 개발했습니다. 광전자 장치 및 휴대용 이미징 시스템을 실현하기 위해 기존의 굴절 렌즈를 대체할 가능성이 있습니다. 초소형 광학 소자는 광각 카메라에서 다기능 내시경에 이르기까지 다양한 이미징 기기에 사용됩니다. Metalense는 이러한 소형 광학 요소를 위한 새로운 플랫폼 중 하나입니다. 그러나 금속 렌즈는 특성과 복잡하고 값비싼 제작으로 인해 제한이 있습니다. 물리적인 움직임 없이는 쉽게 3차원 물체를 이미지화하거나 초점을 조정할 수 없습니다. Metalen

연구원들은 수많은 작은 동일한 부품으로 조립된 새로운 종류의 날개를 개발하고 테스트했습니다. 이 가벼운 날개는 모양을 변경하여 비행기의 비행을 제어할 수 있습니다. 항공기 생산 및 유지 관리의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 기존 항공기의 대부분은 예측 가능한 모양이 특징입니다. 두 개의 날개가 튜브에 부착되어 있습니다. 꼬리의 수평 안정 장치와 항공기가 고도를 얻고 회전할 수 있도록 공예품에 부착된 이동식 모듈과 같은 다른 구성 요소도 있습니다. 그러나 MIT와 NASA의 연구원들은 기존 비행기와 근본적으로 다른 새로운

새로운 기계 학습 알고리즘은 회충의 행동을 정확하게 예측합니다. 꼬마선충(Caenorhabditis elegans)이 레이저 자극에 어떻게 반응하는지 분석합니다. 알고리즘은 더 복잡한 시스템의 정확하고 해석 가능한 모델을 찾을 수 있습니다. 최근 수십 년 동안 양적 생물학의 발전으로 과학자들은 섭동에 대한 반응으로 복잡한 생물학적 시스템의 역학을 정확하게 측정할 수 있었습니다. 예를 들어, Caenorhabditis elegans(길이가 약 1밀리미터인 투명한 회충)의 완전한 탈출 행동은 수천 마리의 벌레에서 몇 초 동안