위스콘신-매디슨 대학교 연구원들이 양자 방출기를 이용하여 양자 나노구조를 설계하여 광학 신경망에서 강한 비선형성을 달성했으며, 시뮬레이션 결과 7단계 규모의 전력 감소를 나타냈습니다. 이는 효율적인 AI 확장을 가능하게 할 가능성을 제시합니다.

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위상절연체는 자기 RAM을 통해 AI 데이터 센터 냉각을 줄일 수 있습니다. Oak Ridge의 박사 연구원 Jean-Félix Milette의 연구는 양자 재료가 열을 최소화하여 AI 인프라에서 에너지와 수자원을 절약하는 방법을 보여줍니다.

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Loss는 스핀 큐비트 양자점 배열을 고전 역가능 논리 게이트에 활용하여, 내부적으로 양자 결맞음을 활용하면서 고전 입출력을 유지함으로써 CMOS 트랜지스터 대비 약 10⁵배 낮은 에너지 소비를 달성할 수 있음을 제안합니다. 이는 전체 스핀 큐비트 기술의 위험을 감소시킬 수 있는 가능성...

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연구자들이 BFCO 나노닷에서 전기장 기반의 자화 제어를 시연했으며, 줄 열을 제거하는 비휘발성 메모리를 구현하여 AI 및 클라우드 컴퓨팅 인프라의 에너지 소비를 잠재적으로 감소시킬 수 있다.

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