새로운 연구는 뇌의 에너지 효율성의 비밀을 밝혀냈습니다. 뇌는 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 효율적으로 작동하며, 에너지가 부족한 환경에서 진화한 우리 조상들의 유산입니다. 휴식 상태에서도 뇌는 예측과 항상성 유지 등 광범위한 백그라운드 작업을 수행합니다. 강한 정신 활동은 에너지 소비를 크게 증가시켜 장시간 집중이 피로로 이어지는 이유를 설명합니다. 뇌는 에너지 소비를 제한하기 위해 뉴런의 발화율 감소 및 시냅스 전달 효율 저하 등 다양한 메커니즘을 진화시켰습니다. 이를 통해 에너지 단위당 정보 전달 효율이 극대화됩니다. 이 연구는 뇌의 메커니즘과 인간의 인지 능력 한계에 대한 통찰력을 제공합니다.
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컴퓨터 처리 과정에서 발생하는 고유한 에너지 손실은, 헨젤과 그레텔이 떨어뜨린 빵가루처럼 오랫동안 난제였습니다. 랜다우어는 가역 컴퓨팅의 선구자였지만, 처음에는 막다른 길로 여겨졌습니다. 베넷의 "언컴퓨테이션"은 데이터 삭제 없이 에너지 낭비를 줄이는 새로운 길을 제시했지만, 속도가 문제였습니다. MIT 엔지니어들은 저손실 칩 개발을 시도했지만, 진전은 더뎠습니다. 최근 컴퓨터 회로가 물리적 한계에 가까워지고 AI 병렬 계산의 수요가 증가함에 따라 가역 컴퓨팅은 다시 주목받고 있습니다. 얼리의 연구는 에너지 절약을 정확하게 정량화하여 상용화의 길을 열었습니다. Vaire Computing 설립은 이론에서 현실로의 전환에 있어 중요한 이정표입니다.
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이번 "왜 즐거운가" 팟캐스트 에피소드에서는 이론 물리학자인 양휘허가 기하학의 발전에 대해 논의합니다. 토지 측량과 피라미드 건설에서의 고대 기원부터 아인슈타인의 일반 상대성 이론에서의 핵심적인 역할까지 기하학의 영향을 탐구합니다. 그는 기하학이 현대 물리학의 통합 언어로 기능한다고 주장하고, AI가 이 분야에 혁명을 일으킬 가능성에 대해 추측합니다. 진행자들은 또한 형식적인 수학과 직관에 이끌리는 통찰력 사이의 긴장, 그리고 두 가지 유형의 수학자, "새"와 "고슴도치"에 대해서도 논의합니다.
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우주의 탄생과 블랙홀의 중심은 모두 특이점, 즉 시공간 구조가 붕괴되는 지점을 가리킵니다. 아인슈타인의 일반 상대성 이론은 특이점을 예측하지만, 특이점에서는 적용되지 않습니다. 최근 연구는 양자 효과를 고려하더라도 특이점이 여전히 존재함을 보여주며, 물리학자들이 완전한 양자 중력 이론을 구축하려는 노력에 도전을 제기합니다. 이는 시공간 구조가 완전히 붕괴되고 시간이 정지하며 모든 것이 예측 불가능해지는 영역이 우주에 존재할 가능성을 시사합니다. 미래의 양자 중력 이론은 특이점을 설명할 수 있겠지만, 시공간 개념의 재정의가 필요할 수도 있습니다.
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겉보기에는 간단한 수학 문제인 합이 없는 집합(sum-free set) 추측이 수십 년 동안 수학자들을 괴롭혀 왔습니다. 이 추측은 임의의 정수 집합 내에 부분 집합 내의 임의의 두 수의 합도 그 부분 집합에 포함되지 않는 큰 부분 집합이 존재하는지 여부를 묻는 것입니다. 1965년 저명한 수학자 폴 에르되시가 이 문제를 제기하고 하한선을 제시했습니다. 그 후 많은 수학자들이 개선을 시도했지만 진전은 미미했습니다. 하지만 올해 2월, 옥스퍼드 대학교 대학원생인 벤자민 베데르트가 마침내 이 문제를 해결하고 임의의 정수 집합 내에 기존의 추정치를 훨씬 웃도는 큰 합이 없는 부분 집합이 존재한다는 것을 증명했습니다. 베데르트의 증명은 다양한 수학 분야의 기법들을 교묘하게 결합하여 유사한 문제에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이 성과는 수학 분야의 큰 돌파구로 칭찬받고 있습니다.
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계산 복잡도 이론의 핵심 질문 중 하나는 복잡도 클래스 P와 PSPACE의 관계입니다. P는 합리적인 시간 내에 해결 가능한 문제를 포함하는 반면, PSPACE는 공간 복잡도를 다룹니다. 시간과 달리 공간은 재사용될 수 있기 때문에 PSPACE가 P보다 크다는 견해가 일반적입니다. 이를 증명하려면 PSPACE 내에 다항식 시간 내에 해결할 수 없는 문제를 보여야 합니다. 이 글에서는 1975년 Hopcroft, Paul, Valiant가 공간이 시간보다 약간 더 우수하다는 것을 보여준 획기적인 연구를 되짚어보고, 그 이후로 진전이 멈춘 것을 설명합니다. Ryan Williams의 연구가 마침내 이러한 난관을 돌파하여 P 대 PSPACE 문제 해결에 새로운 통찰력을 제공했습니다.
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두 연구팀이 철새 이동 중 미토콘드리아 변화를 각각 조사했습니다. 캐나다 연구팀은 노랑허리솔새를 이용한 이동 시뮬레이션 실험에서 이동성 새들이 에너지 생산 능력이 더 높은 미토콘드리아를 더 많이 가지고 있음을 발견했습니다. 한편 미국 연구팀은 이동식 실험실 'MitoMobile'을 사용하여 야생 흰머리멧새 아종을 연구하여 유사한 결론을 얻었습니다. 이동성 멧새는 더 많고 효율적인 미토콘드리아를 가지고 있었습니다. 이 연구들은 장거리 이동에서 미토콘드리아의 중요한 역할을 강조하고 과학적 발견에 대한 과학자들의 헌신을 보여줍니다.
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수학자 팀은 2년에 걸쳐 새로운 격자 세분화 기법을 개발하여 난류에서의 초확산 가설을 증명했습니다. 계산 격자를 단계적으로 세분화함으로써 더 큰 규모에서 유체의 거동 규칙성을 밝혀냈고, 기존의 균질화 기법을 적용하여 난류 내 입자의 확산 속도를 정확하게 계산할 수 있었습니다. 이는 수십 년 전 물리학자들의 예측과 완벽하게 일치합니다. 이 획기적인 성과는 오랜 과학적 난제를 해결할 뿐만 아니라 더욱 복잡한 난류 현상 및 기타 물리적 문제 연구에 새로운 방법과 통찰력을 제공합니다.
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뉴어크 공항의 항공 교통 관제의 복잡성을 상상해 보세요. 충돌을 피하기 위해 연구자들은 문제를 그래프 컬러링 문제로 모델링했습니다. 각 비행 경로는 선이고 각 위치는 점입니다. 수십 년 동안 효율적인 알고리즘의 발전은 더뎠습니다. 하지만 최근 돌파구가 있었습니다. 거의 선형 시간 알고리즘은 이론적으로 가능한 한 거의 빠르며 항공 교통 관제 및 기타 애플리케이션에 새로운 가능성을 제공합니다. 이는 수십 년 동안 지속된 문제를 해결하는 진정한 획기적인 성과입니다.
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시카고 대학교의 시드니 나겔 교수는 커피 얼룩, 빗방울, 모래 흐름과 같은 일상적인 현상을 연구하여 물리학 분야에 혁명을 일으켰습니다. 그는 대부분의 물리학자들이 간과했던 '소프트 매터'에 주목하여 '재밍' 현상에 대한 연구를 통해 모래와 교통 흐름을 설명하는 이론을 개발했습니다. 나겔의 연구는 과학적으로 중요할 뿐만 아니라 미적으로도 뛰어나 그의 실험에서 얻은 이미지는 박물관 벽을 장식하고 있습니다. 그의 연구는 올리버 E. 버클리 상과 미국 물리학회의 탁월한 연구상 등 여러 권위 있는 상을 수상하여 그 영향력과 독창적인 관점을 보여줍니다.
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처음에는 시인이었던 허준영은 수학에서 더욱 깊은 아름다움을 발견했습니다. 눈에 띄지 않는 학부 시절 성적을 극복하고 미국에서 박사 과정 중에 그래프 이론에서 40년 동안 풀리지 않았던 리드 추측을 풀었습니다. 로타 추측 증명과 필즈상 수상으로 정점을 찍은 그의 획기적인 연구는 대수 기하학과 조합론을 기막히게 연결하여 기하학이 물리적 공간 너머에도 존재할 수 있음을 보여주었습니다. 그의 여정은 천재의 예상치 못한 경로와 끊임없는 호기심의 힘을 보여줍니다.
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65년 동안 수학자들은 간단한 수술 절차로는 구체로 변환할 수 없는 기묘하게 꼬인 형태가 126차원에 존재한다는 것을 마침내 증명했습니다. 이 연구는 고차원에서 형태의 기묘한 특성을 밝히고 오랫동안 존재해 온 '종말 가설'을 해결합니다. 연구팀은 컴퓨터 계산과 이론적 통찰력을 결합하여 이 기념비적인 프로젝트를 완료했습니다.
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퀀타 매거진은 인공지능이 각 분야에 미치는 영향에 대해 약 100명의 과학자와 수학자를 인터뷰했습니다. 거의 모든 사람들이 AI의 파괴적인 영향을 느꼈다고 보고했으며, AI 개발에 직접 참여했든 간접적으로 잠재력에 영향을 받았든 관계없이 많은 사람들이 실험 접근 방식을 조정하거나, 새로운 협력을 모색하거나, 완전히 새로운 연구 질문을 제기하고 있습니다. 기사는 향후 5~10년 동안 무슨 일이 일어날 것인가라는 어려운 질문으로 끝맺습니다. 전문가들은 AI의 급속한 발전으로 정확한 예측이 어렵고, 그 영향은 앞으로 수년 동안 지속될 것이라는 데 동의합니다.
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트랜스포머 모델이 NLP 벤치마크에서 인간의 수준을 넘어서면서, 그 능력에 대한 해석을 둘러싼 논쟁이 벌어졌고, 2020년부터 2022년까지 이른바 「이해 전쟁」이라는 상황으로 발전했습니다. Bender 등의 「문어 테스트」는 통계적으로 언어를 모방하는 모델은 의미를 이해할 수 없다고 주장했습니다. GPT-3의 등장으로 논쟁은 더욱 심화되었고, 그 강력한 능력은 연구자들을 놀라게 했지만 동시에 안전성과 윤리적 우려를 불러일으켰습니다. 이 논쟁은 모델의 이해 능력뿐만 아니라 학계와 산업계의 연구 방법과 방향의 차이를 드러냈고, 결국 NLP 분야 내부에서 「내전」을 야기했습니다.
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새로운 연구는 박테리아 생물막 성장의 기하학적 비밀을 밝혀냈습니다. 연구원들은 생물막 가장자리에 있는 세포의 접촉각이 성장 패턴을 결정하고 전반적인 적합성에 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 높은 접촉각은 수직 성장의 증가로 이어지고, 낮은 접촉각은 수평 확산을 촉진합니다. 이러한 국소적인 세포 간 상호 작용은 궁극적으로 전체 생물막의 거시적 구조를 형성하며, 세포 집단이 다세포 개체를 형성하는 방식에 대한 통찰력을 제공합니다.
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알론-보파나 경계는 이 경계에 도달하는 그래프를 구성하는 매력적인 과제를 제시했습니다. 사르낙, 루보츠키, 필립스는 정수론을 사용하여 이 경계에 도달하는 “라마누잔 그래프”를 만들었습니다. 알론과 사르낙 사이에 모든 규칙 그래프에서 라마누잔 그래프의 비율에 대한 내기가 있었습니다. 수년 후, Horng-Tzer Yau는 무작위 행렬에 대한 보편성 추측을 이용하여 이 문제를 해결하고 수십 년 동안 이어진 내기에 종지부를 찍었습니다.
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과학자들은 진화에 대한 새로운 이론인 '기능 정보'를 제안합니다. 이 이론은 선택 과정이 복잡한 시스템의 진화를 추진하며, 생물학에 국한되지 않고 광물, 원소, 심지어 우주 전체에도 적용될 수 있음을 시사합니다. 이 진화는 항상 점진적인 것이 아니라, 생물 진화사의 중요한 전환점처럼 도약적으로 일어나기도 합니다. '기능 정보' 개념은 우주의 복잡성 기원과 생명 진화의 방향성을 이해하는 데 새로운 관점을 제공하며, 우주생물학, 종양학 등 분야의 연구에 새로운 길을 열어줍니다.
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수십 년 동안 물리학자들은 기본 입자가 보손과 페르미온 두 종류뿐이라고 생각해 왔습니다. 이러한 믿음은 주로 DHR 정리와 그 전제에 기반합니다. 그러나 새로운 연구에 따르면 3차원 공간에서 '파라입자'라고 불리는 세 번째 종류의 입자가 존재할 가능성이 제시되었습니다. 이 입자들은 입자가 위치를 바꿀 때 변하는 숨겨진 내부 상태를 가지고 있으며, 그 변화는 측정 시 사라집니다. 이 발견은 기존의 양자 이론에 이의를 제기하며 양자 컴퓨팅과 응축 물질 물리학 연구에 새로운 길을 열어줍니다.
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단세포 RNA 시퀀싱을 사용한 새로운 연구에 따르면, 조류와 포유류의 뇌 구조에 놀라운 유사성이 있지만, 진화 경로는 다릅니다. 과학자들은 오랫동안 신피질이 없는 조류가 복잡한 인지 능력을 갖는 것을 의문으로 여겨왔습니다. 이 연구에서는 조류의 배측실조(DVR)가 기능적으로 포유류의 신피질을 반영하지만, 그 발생 과정, 세포의 종류, 발생 시기가 크게 달라 공통 조상으로부터의 유전이 아니라 독립적인 진화를 시사하는 것으로 나타났습니다. 이는 뇌 진화에 대한 기존의 생각을 뒤집고, "최적의 지능"에 대한 우리의 이해가 너무 좁을 수 있음을 시사합니다.
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두 명의 수학자가 일반적인 기하학적 객체를 더 단순하고 대칭적인 객체로 변환하는 과정인 평균곡률 흐름에서 특이점 형성에 관한 오랜 수학적 문제였던 일마넨의 일중성 추측을 증명했습니다. 곡면을 서로 다른 영역으로 영리하게 분해하고 그 사이의 '분리 함수'를 분석함으로써 복잡한 특이점은 발생하지 않으며, 평균곡률 흐름은 거의 항상 점으로 수축하는 구체 또는 선으로 붕괴되는 원기둥이라는 두 가지 간단한 유형으로 이어진다는 것을 보여주었습니다. 이 획기적인 성과는 기하학 및 위상수학 연구에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 스메일 추측과 같은 중요한 문제의 증명을 단순화할 수 있습니다.
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새로운 연구는 노르에피네프린, 혈관 운동, 뇌척수액 흐름 사이의 연관성을 시사하며, 이는 수면 중 뇌의 '세척' 과정에 중요한 역할을 하는 것일 수 있습니다. 연구원들은 마우스의 노르에피네프린 수치와 혈관 활동을 조절하여 뇌척수액 흐름의 변화를 관찰했습니다. 그러나 이 연구는 비판에 직면했는데, 데이터보다 해석이 많다는 의견이나, 액체의 움직임이 단순한 확산 때문이라는 의견이 있습니다. 논란이 있지만, 이 연구는 수면 중 뇌 노폐물 제거 메커니즘에 대한 이해에 새로운 관점을 제시하고, '글림파틱 시스템'에 대한 추가 연구를 촉구하고 있습니다.
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300년 전, 아이작 뉴턴은 함수의 최솟값을 찾는 알고리즘을 개발했습니다. 현재 프린스턴 대학교의 Amir Ali Ahmadi와 그의 학생들은 이 알고리즘을 개선하여 더 넓은 범위의 함수에 효율적으로 대처할 수 있도록 했습니다. 이 획기적인 연구는 고차 도함수를 사용하고 테일러 전개를 영리하게 볼록한 제곱합 형태로 변환하여 기존의 경사 하강법보다 빠른 수렴을 달성합니다. 현재 계산 비용이 높지만, 미래의 컴퓨팅 기술 발전을 통해 이 알고리즘은 기계 학습과 같은 분야에서 경사 하강법을 능가하여 최적화 문제에 대한 강력한 도구가 될 수 있습니다.
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획기적인 연구에 따르면 세포핵은 다른 세포 영역과는 다른 독특한 대사 구획이며, 유전자 발현과 세포 운명에 중요한 역할을 합니다. 연구진은 세포핵 내 대사 효소가 영양소 이용 가능성에 따라 변화하는 히스톤 아세틸화와 같은 후성유전학적 마커를 역동적으로 조절한다는 것을 발견했습니다. 초기 배아 발생에서 세포핵의 대사 활동은 세포 분화에 필수적이며, 알파-케토글루타르산과 같은 대사물질은 줄기세포 분화와 암 억제 모두에서 중요한 역할을 합니다. 이 발견은 암 치료에 새로운 길을 열어주고, 세포 대사를 조절함으로써 세포 운명을 바꾸고 비정상적인 세포 분화로 인한 질병을 치료할 수 있는 가능성을 시사합니다.
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최근 두 개의 독립적인 우주학자 팀이 우주의 팽창을 가속화하는 신비로운 힘인 암흑 에너지가 약해지고 있을 가능성을 시사하는 증거를 발견했습니다. 이는 이전 모델과 모순되며 수백만 개의 은하 관측을 기반으로 합니다. 이 발견의 신뢰도는 데이터 양이 증가함에 따라 높아지고 있습니다. 만약 이것이 확인된다면 우주의 최종적인 운명에 대한 우리의 이해에 혁명을 일으킬 것이며, 아인슈타인의 중력 이론 수정이나 새로운 물리학의 도입이 필요할 수도 있습니다. 이는 암흑 에너지가 공간 자체의 에너지라는 일반적인 생각에 이의를 제기하며, 우주에 알려지지 않은 구성 요소나 입자가 존재할 가능성을 시사합니다.
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구글 양자 AI 팀은 광범위한 최적화 문제 해결에 있어 기존의 고전 알고리즘들을 모두 능가하는 새로운 양자 알고리즘인 DQI(Decoded Quantum Interferometry)를 개발했습니다. 이 알고리즘은 특정 문제를 위한 것이 아니라, 문제를 양자파로 변환하고 디코딩 기술을 적용하여 최적의 해결책을 찾는 방식입니다. 실험적 검증을 위한 충분한 양자 하드웨어가 부족하고, 향후 경쟁력 있는 고전 알고리즘이 등장할 가능성이 있지만, DQI는 최적화 문제에서의 잠재적 우위와 코딩 및 암호화 분야의 응용 가능성으로 인해 양자 컴퓨팅 커뮤니티에서 큰 주목을 받고 있습니다. 양자 알고리즘 분야의 중요한 돌파구로 여겨지고 있습니다.
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수학자 왕과 자흘은 푸리에 변환과 깊이 관련된 오랜 난제였던 3차원 카케야 추측을 해결했습니다. 그들의 증명은 '꿈의 탑'을 쌓는 것에 비유되며, 조화 해석에서 서로 연관된 일련의 문제들을 해결했습니다. 영구 기관을 완성하는 것과 유사한 그들의 독창적인 방법은 반복적으로 경계를 개선하여 3차원 해결책에 도달했습니다. 이 획기적인 성과는 고차원 문제에 접근하는 길을 열었으며, 이 분야의 중요한 발전을 보여줍니다.
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라플라스의 악마는 우주의 미래를 예측할 수 있을까? 양자 역학, 혼돈 이론, 그리고 최근의 '결정 불가능성'에 대한 연구는 그 답이 아니라는 것을 시사한다. 완벽한 정보가 있다 하더라도 특정 물리 시스템의 미래는 예측 불가능하다. 이 글에서는 크리스 무어가 설계한 핀볼 머신을 예로 들어 결정 불가능성을 명확하게 설명한다. 이는 혼돈을 넘어선 개념으로, 무한한 계산 능력을 가진 악마조차도 특정 문제를 풀 수 없다는 것을 의미한다. 이 연구는 물리학에서의 지식의 한계를 밝히고 우주의 본질에 대한 이해에 심오한 의미를 지닌다.
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Science Advances에 발표된 연구는 '키스톤 분자' 개념에 대한 설득력 있는 증거를 제공합니다. 생태계의 키스톤 종과 유사하게, 이러한 희귀한 화학 물질은 풍부하지 않더라도 생태계 구조와 종 간 상호 작용에 불균형적으로 큰 영향을 미칩니다. 연구진은 Alderia 해면류에 주목하여 점액에서 alderenes라는 새로운 분자를 분리했습니다. 이 alderenes를 갯벌 생태계에 도입하자 다른 종들의 행동과 전체 서식 환경이 극적으로 변화했습니다. 이 연구는 종종 간과되어 온 먹이 그물에서의 화학적 상호 작용의 역할을 강조하며, 생태계에서 화학 신호 전달의 영향을 탐구하기 위한 새로운 길을 제시합니다.
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이 글은 물리학자들이 블랙홀 특이점 근처의 혼돈 현상을 탐구하는 여정을 보여줍니다. 1960년대, 미즈너의 "믹스마스터 우주" 모델은 특이점 주변의 시공간의 혼돈적인 변화를 설명했지만, 계산 능력의 한계로 인해 잊혀졌습니다. 최근 새로운 수학적 도구와 향상된 계산 능력을 통해 과학자들은 이 모델을 재검토하여 특이점의 극한 환경 연구를 통해 일반 상대성이론과 양자 역학을 통합하고, 궁극적으로 시공간의 본질을 밝히려고 시도하고 있습니다. 연구자들은 말다세나의 AdS/CFT 대응을 이용하여 단순화된 모델에서 특이점 근처의 혼돈적인 행동을 탐구하여 이전의 단순화된 가정이 타당함을 증명하고, 최종적으로 양자 중력 이론을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
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수학자들은 특수한 유형의 함수인 모듈러 형식이 복소 평면에서의 고유한 변환 특성에서 비롯된 무한한 대칭성을 가지고 있음을 발견했습니다. 이러한 변환은 기본 영역을 평면의 상반부 전체로 복제하고 특정 규칙에 따라 복사본을 연결합니다. 언뜻 보기에는 단순한 기하학적 연산이지만 매우 강력합니다. 헤케의 이론은 모듈러 형식이 특정 공간에 존재함을 밝혀냈고, 이를 통해 정수를 4개의 제곱의 합으로 표현하는 등의 문제에 그 무한한 대칭성을 활용할 수 있습니다. 수열을 생성 함수로 변환하면 함수가 모듈러 형식인 경우 계수를 정확하게 계산할 수 있으며, 이는 무한한 가능성을 열어줍니다. 이는 수학 및 물리학의 많은 문제 해결에 강력한 도구를 제공합니다.
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