리서치 하이라이트
심층 광학과 광자학을 이용한 인공지능 추론
Nature 588, 7836
자율 주행 및 로봇 비전(Robotic vision)과 같은 다양한 애플리케이션의 경우 사람이 볼 수 없지만 대신 인공지능(AI: Artificial intelligence) 알고리즘으로 해석되는 전례 없는 양의 데이터가 기록되고 처리되고 있다. 딥 러닝(Deep learning)은 그래픽 처리 장치(Graphics processing units)의 엄청난 처리 능력과 병렬 처리를 바탕으로 시각적 데이터 처리를 위한 표준 접근 방식이다. 그러나 하이 엔드 프로세서(High-end processors)와 엑셀러레이터(Accelerators)는 전력과 대역폭이 부족하여 휴대폰과 같은 에지 장치(Edge devices)에 채택하기가 어렵다. Gordon Wetzstein과 연구진들은 AI 애플리케이션을 위한 광학 컴퓨팅의 최근 개발 동향을 검토하고(아주 적은 전력 계산으로 막대한 병렬 처리와 고 대역폭을 제공할 수 있음) 이들의 가능성과 도전 과제에 대해 논의하였다.
2020년12월3일 자의 네이처 하이라이트
심층 광학과 광자학을 이용한 인공지능 추론
1조 당 81개의 정확도로 미세 구조 상수(Fine-structure constant)의 결정
강화 학습(Reinforcement learning)을 이용한 성층권에서 기구의 자율 주행
표지 기사: 시간 되돌리기
오비탈(Orbital) Chern 절연체(Insulator)에서 자기적 질서의 전기적 스위칭(Switching)
사람 혈청 대사체군(Metabolome)에 대한 잠재적 결정 인자의 참조 맵(Reference map)
동소적 종 분화(Sympatric speciation)동안 유전적 발산(Genomic divertence)의 대조적인 특징
반전된 SINEs와 ADAR1 의존성 전사를 유도하는 후성 유전 요법(Epigenetic therapy)
컴퓨터를 이용한 복잡한 천연 생성물 합성 계획
해양 식량의 미래