실리콘 포토닉스 정리: AI 데이터센터의 다음 병목인 칩 간 광통신과 인버스 디자인에 딥러닝을 붙인 연구
AI 데이터센터의 다음 병목으로 떠오른 칩 간 광통신을 미시간대·MIT 연구자와 HyperAccel CTO가 해설한다. 구리선의 물리적 한계부터 CPO, 인버스 디자인에 딥러닝을 접목한 최신 연구까지 짚었다.
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AI 데이터센터의 다음 병목으로 떠오른 칩 간 광통신을 미시간대·MIT 연구자와 HyperAccel CTO가 해설한다. 구리선의 물리적 한계부터 CPO, 인버스 디자인에 딥러닝을 접목한 최신 연구까지 짚었다.
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크리스 비숍이 MIT 딥러닝 강의 6.S191에서 소개한 'AI 에뮬레이터'. 시뮬레이터로 만든 합성 데이터를 학습해 날씨 예보와 신약·소재 탐색을 수천 배 앞당기는 접근, 그리고 밀도범함수이론에 남은 마지막 난제를 정리했다.
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