1980년, 아타리의 Battlezone은 혁신적인 1인칭 시점과 3D 벡터 그래픽으로 게임 업계에 혁명을 일으켰습니다. 세 개의 마이크로프로세서(하나는 원근법을 위한 복잡한 행렬 계산 전용)로 구동되는 이 게임은 오브젝트 제한 및 클리핑과 같은 과제를 극복하고 기술의 한계에 도전했습니다. 예상치 못하게, 그 성공은 미군의 주목을 받아 군사 훈련 시뮬레이터인 Army Battlezone으로 빠르게 전환되었습니다. 이 기사에서는 Battlezone의 개발, 놀라운 군사적 응용, 그리고 개발자들이 직면한 윤리적 딜레마를 자세히 설명하고 초기 게임 개발의 과제와 창의성을 강조합니다.
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2024년은 로봇 공학 분야에서 전례 없는 발전을 이룬 해였습니다. Figure사는 6억 7500만 달러의 시리즈 B 투자를 유치하여 기업 가치를 26억 달러로 평가했으며, 이는 휴머노이드 로봇 개발을 촉진했습니다. Boston Dynamics는 새로운 완전 전기식 Atlas 로봇을 공개하여 상용화의 길을 열었습니다. Nvidia는 실용적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 로봇 배치라는 과제에 대응하기 위해 휴머노이드 로봇을 위한 범용 기반 모델을 개발하는 것을 목표로 하는 GR00T 프로젝트에 투자했습니다. 이 기사에서는 로봇의 자율성과 원격 조작 기술의 발전, 항공 우주 산업에서의 로봇 금속 가공 기술 적용에 대해서도 살펴봅니다. 마지막으로 화성 헬리콥터 Ingenuity의 성공적인 임무와 그 후속 모델 개발에 대해 논의합니다.
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중국은 2025년 고비 사막에 10메가와트급 토륨 용융염 원자로 시험 설비 건설을 시작하여 2030년 가동을 목표로 하고 있습니다. 중국과학원 상하이응용물리연구소가 주도하는 이 프로젝트는 풍부한 매장량을 가진 토륨-232를 연료로 사용하여 핵분열성 우라늄-233으로 전환하는 기술을 이용합니다. 이 기술은 우라늄 의존도를 낮추고 희토류 채굴 폐기물을 연료로 활용하여 에너지 자급자족 가능성을 제공하지만, 핵확산 위험 등의 과제도 남아 있습니다.
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TSMC의 애리조나주 최첨단 칩 제조 공장이 2025년에 양산을 시작할 예정입니다. 이는 첨단 칩 제조가 미국으로 귀환함을 의미합니다. 4나노미터 공정을 사용하는 이 공장은 대만 공장보다 더 높은 수율을 달성하고 있습니다. 이 개발은 2022년 CHIPS 법안이 미국의 반도체 공급망을 안정화할 수 있는지 여부를 시험하는 중요한 테스트가 될 것입니다. 정부 자금도 중요하지만, 지정학적 위험과 고객 수요 또한 TSMC가 제조 기지를 다각화하고 대만 의존 위험을 줄이기로 결정한 요인입니다. 그러나 문화적 충돌과 인력 부족과 같은 과제는 여전히 남아 있습니다.
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기후변화 문제에 직면하여 여러 해양 기술 스타트업들이 바다에서 이산화탄소를 제거하는 혁신적인 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다. 이 기사에서는 Captura사의 해수에서 CO2를 추출하는 전기화학적 접근 방식과 Ebb Carbon사의 해양 알칼리도를 높여 탄소를 저장하는 방법에 초점을 맞춥니다. 이러한 접근 방식은 다양하지만 규모 확장과 탄소 크레딧 정량화와 같은 과제에 직면해 있습니다. 기술적 접근 방식은 다르지만 공통 목표는 거대한 탄소 흡수원인 바다를 활용하여 지구의 탄소 순환을 가속화하고 기후 변화에 대응하는 것입니다.
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기존 암호화 방식에 대한 양자 컴퓨팅의 과제에 맞서, 일본의 미츠이, NEC, 퀀티넘은 10km 광섬유 네트워크를 통해 양자 토큰의 송수신 및 상환을 성공적으로 시연했습니다. 이 기술은 양자 키 분배(QKD)를 활용하여 양자 데이터의 취약성을 이용, 토큰의 위조 방지, 일회용, 로컬 검증을 실현하여 금융 거래 및 자산 관리에 새로운 안전한 솔루션을 제공합니다. 이 획기적인 성과는 양자 토큰 기술의 상용화를 위한 중요한 발걸음입니다.
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존스홉킨스 응용물리학 연구소 연구원들은 SF 드라마 '익스팬스'에서 영감을 얻은 새로운 형태 변형 안테나를 개발했습니다. 3D 프린팅된 형상 기억 합금을 사용하여 가열 및 냉각을 통해 형태를 동적으로 변화시켜 다양한 통신 요구 사항을 충족합니다. 4~11GHz 주파수 대역에서 효과적으로 작동하며, 멀티밴드 운용에 필요한 여러 안테나 문제를 해결하는 6G 무선 통신에 응용될 것으로 기대됩니다. 다른 기술에 비해 응답 속도는 느리지만, 전력 효율 및 주파수 범위 측면에서 우수하며, 최적의 성능을 얻기 위해 다양한 종류의 안테나를 통합해야 하는 시스템에서 특히 효과적입니다.
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인공지능, 드론, 센서 네트워크의 급속한 발전으로 잠수함의 스텔스 성능은 큰 과제에 직면하고 있습니다. 이 기사에서는 미국, 영국, 호주 간의 AUKUS 협정에 따른 핵잠수함 건조 계획과 중국 해군의 잠수함 전력 현대화를 살펴봅니다. 고급 센서 네트워크와 AI 알고리즘은 잠수함의 미세한 활동 흔적을 감지할 수 있으며, 기존 스텔스 기술의 효과를 약화시킵니다. 이 기사에서는 이러한 과제에 대응하기 위한 전략을 분석하고 있으며, AI 시스템 방해를 위한 노이즈 사용, 무인 잠수정 배치, 전략적 조치 등이 포함됩니다. 그러나 AUKUS 협정은 높은 비용, 우라늄 부족, 중국 잠수함 전력의 급속한 발전과 같은 과제에도 직면하고 있으며, 그 미래는 불확실합니다.
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TSMC는 IEEE 국제 전자소자 회의에서 차세대 N2(2나노미터) 공정을 발표했습니다. 이는 회사가 나노시트 트랜지스터 아키텍처에 처음으로 도입한 것입니다. N3 공정과 비교하여 N2 공정은 속도가 최대 15% 향상되고, 에너지 효율이 30% 향상되고, 밀도가 15% 향상되었습니다. 이 새로운 아키텍처는 유연성이 높아 동일한 칩에 다양한 너비의 나노시트를 생성할 수 있으므로, 특히 SRAM에서 다양한 논리 유닛의 성능을 최적화할 수 있습니다. 인텔의 연구는 나노시트 아키텍처의 확장성을 더욱 입증하여 6나노미터 게이트 길이를 가진 고성능 트랜지스터를 시연했으며, 이는 칩 기술의 지속적인 발전을 위한 방향을 제시하고 무어의 법칙의 연장 가능성을 시사합니다.
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캘리포니아에 본사를 둔 스타트업 Destination 2D는 그래핀을 칩 제조에 통합하는 데 있어 오랫동안 과제였던 두 가지 문제, 고온 증착과 낮은 전하 캐리어 밀도를 해결했다고 주장합니다. 기존 CMOS 공정과 호환되는 300℃에서 그래핀 상호 연결을 증착하는 기술을 개발했습니다. 또한, 인터칼레이션 도핑을 사용하여 구리의 100배에 달하는 그래핀 전류 밀도를 달성했습니다. 이 기술은 무어의 법칙을 연장하고 차세대 반도체 기술을 지원할 것으로 기대됩니다.
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전 세계적인 변압기 부족으로 인해 재생에너지 프로젝트, 신규 주택 건설, 전력망 업그레이드가 지연되고 있다. 이 위기는 급증하는 전력 수요와 원자재 공급망의 압박 때문이다. 본 기사에서는 서로 다른 재료를 사용하고 수명을 연장하며 더욱 표준화되고 제조가 용이한 변압기 설계를 재설계하는 등 몇 가지 해결책을 모색하고 있다. 연구자들은 효율성과 신뢰성을 높이는 새로운 고체 변압기를 연구하고 있다. 이러한 신기술은 현재 비용이 많이 들지만 전력망 복원력 향상과 미래 에너지 수요에 적응할 가능성이 크기 때문에 전력 업계는 이러한 심각한 부족 문제를 해결하기 위해 연구 개발과 투자를 가속화하고 있다.
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최근 발견된 1968년 비디오테이프는 이전까지 알려지지 않았던 IBM의 "임원 터미널" 시스템을 보여줍니다. 협업을 강조했던 엔겔바트의 "모든 데모의 어머니"와 달리, 이 시스템은 IBM 최고 경영진을 위한 정보 "작전실"을 만들었습니다. 경영진은 개조된 TV를 사용하여 정보 전문가에게 질문했고, 전문가는 다양한 단말기와 리소스에서 정보를 수집하여 시각적으로 경영진에게 제시했습니다. 이는 계층적인 조직 내 초기 컴퓨팅 기술의 대안적인 활용을 보여주며, "모든 데모의 어머니"의 협업적인 접근 방식과 대조를 이룹니다. 이들은 함께 컴퓨팅의 초기 발전을 엿볼 수 있게 해줍니다.
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AI 선구자인 페이페이 리는 NeurIPS 컨퍼런스에서 기조연설을 통해 컴퓨터 비전에 대한 비전을 제시했습니다. 그녀는 진정한 시각적 지능을 실현하려면 2D 이미지 처리를 넘어 3D 공간 이해로 나아가야 한다고 주장합니다. 그녀의 스타트업인 World Labs는 AI에 '공간 지능', 즉 3D 세계를 생성하고, 추론하고, 상호 작용하는 능력을 부여하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 창의성과 생산성을 자극하여 로보틱스, VR/AR 등에 영향을 미칩니다. 리는 충분한 컴퓨팅 성능과 데이터의 필요성을 강조하며 AI 연구에 대한 공공 부문의 투자 증대를 옹호합니다.
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