인공 지능 분야 (AI)에서 자기 재료의 적용은 데이터 저장, 센서, 신경성 컴퓨팅 및 에너지 효율을 포함한 여러 중요한 영역에 걸쳐 있습니다. 높은 데이터 보존, 빠른 스위칭 속도 및 효율적인 에너지 변환과 같은 고유 한 특성을 갖춘 자기 재료는 AI 기술의 성능 및 기능을 향상시키는 데 중추적 인 역할을합니다. 이러한 응용 프로그램을 자세히 설명해 봅시다.
1. 데이터 저장
자기 재료는 최신 데이터 스토리지 기술의 중추로, 학습하고 결정을 내리려면 대형 데이터 세트에 액세스 해야하는 AI 시스템에 필수적입니다. 하드 디스크 드라이브 (HDD)와 자기 테이프 저장은 자기 재료를 사용하여 데이터를 저장합니다. 이러한 기술은 자기 재료가 자신의 자기 방향 (데이터 비트를 나타내는)을 장기간 유지하는 능력에 의존하여 데이터 지속성을 보장합니다. AI 시스템이 더 많은 양의 데이터에 대한 빠른 접근을 요구함에 따라, 열 보조 자기 기록 (HAMR) 및 비트 패턴 자기 기록 (BPMR)과 같은 자기 저장 기술의 발전이 중요합니다.
2. 센서 및 액추에이터
자기 재료를 사용하는 자기 센서는 AI 응용 분야가 빠르게 성장하는 로봇 공학 및 IoT 장치에서 필수적입니다. 이 센서는 자기장 및 이들의 변화를 감지하여 내비게이션, 위치 감지 및 모션 제어에 유용 할 수 있습니다. 예를 들어, 자기장을 측정하는 자기 측정기는 드론과 자율 주행 차에 사용되어 방향을 결정하고 내비게이션을 지원합니다. 또한 자기 재료에 의존하는 자기 액추에이터는 로봇 암 및 기타 기계 시스템의 움직임을 정확하게 제어 할 수있어보다 정교하고 유연한 AI 중심 기계를 가능하게합니다.
3. 신경성 컴퓨팅
신경성 컴퓨팅은 인간 뇌의 신경 구조를 모방하여보다 효율적이고 강력한 AI 시스템을 만들려고 시도합니다. 자기 재료는 뇌의 시냅스를 모방 할 수있는 스핀 트로닉 장치 및 멤 미스터에서 사용하기 위해 탐색됩니다. 특히 Spintronics는 자기 재료의 전자 스핀을 사용하여 정보를 저장하고 처리하여 매우 저전력 및 빠른 전환 장치로가는 경로를 제공합니다. 이러한 기술은 AI 시스템의 에너지 소비를 크게 줄이는 동시에 처리 속도와 용량을 증가시킬 수 있습니다.
4. 에너지 효율
AI 시스템, 특히 대규모 신경망은 훈련 및 운영을 위해서는 상당한 양의 에너지가 필요합니다. 자기 재료는 이러한 시스템에서보다 효율적인 전력 변환 및 관리에 기여합니다. 예를 들어, 소프트 자기 재료로 만든 인덕터 및 변압기는 전원 공급 장치 및 전자 회로의 핵심 구성 요소로 효율적인 전력 관리를 보장합니다. 또한, 자기 재료를 사용하여 냉장을 달성하는 자기 냉각 기술에 대한 연구는 잠재적으로 AI 서버를 수용하는 데이터 센터에 더 많은 에너지 효율적인 냉각 솔루션으로 이어질 수 있습니다.
5. 양자 컴퓨팅
여전히 초기 단계이지만, 양자 컴퓨팅은 컴퓨팅 기술의 국경을 나타내며, AI 애플리케이션에 대한 전례없는 처리 능력을 약속합니다. 자기 재료는 양자 컴퓨터의 기본 정보 단위 인 양자 비트 (Qubits)의 개발에 역할을합니다. 초전도성 및 양자 홀 효과와 같은 특정 자기 재료 및 현상은 안정적인 고성능 큐브를 만드는 데 중요합니다.
미래의 방향
토폴로지 절연체 및 자기 2D 재료와 같은 새로운 자기 재료 및 기술에 대한 지속적인 연구는 AI에 대한 새로운 가능성을 계속 열고 있습니다. 이러한 발전은 에너지 소비, 처리 속도의 증가 및 데이터 저장 기능 향상으로 인해 AI 시스템의 개발 및 배포에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 다재다능하고 독특한 특성을 갖춘 자기 재료는 인공 지능에서 이러한 기술적 도약을 가능하게하는 최전선에 남아 있습니다.
