[논문 리뷰] Evolution in Materio: Exploiting the Physics of Materials for Computation

Simon L. Harding, Julian F. Miller외 1명|arXiv (Cornell University)|2006. 11. 17.

Neural Networks and Reservoir Computing참고 문헌 93인용 수 47

한 줄 요약

이 논문은 유전자 알고리즘을 통해 물리적 구성 요소를 진화시켜, CMOS 기판, 액정, 자성 양자 점, 전하 밀도 파동, 유체성 굴절률 조절과 같은 거시적 물질의 내재된 물리적 특성(예: 전압, 압력, 자기장 등)을 활용해 계산을 수행하는 방법을 제안한다. 주요 기여는 이러한 물질 내 국소적, 근접 이웃 상호작용이 전통적인 회로 없이도 기능적 계산(예: 오실레이터, 필터, 패턴 매칭기, 광학 렌즈)을 수행할 수 있음을 입증한 것이다. 외부 자극을 프로그래밍 가능한 입력으로 사용함으로써 물질의 물리적 특성을 직접 조작함으로써 계산이 가능하다.

ABSTRACT

We describe several techniques for using bulk matter for special purpose computation. In each case it is necessary to use an evolutionary algorithm to program the substrate on which the computation is to take place. In addition, the computation comes about as a result of nearest neighbour interactions at the nano- micro- and meso-scale. In our first example we describe evolving a saw-tooth oscillator in a CMOS substrate. In the second example we demonstrate the evolution of a tone discriminator by exploiting the physics of liquid crystals. In the third example we outline using a simulated magnetic quantum dot array and an evolutionary algorithm to develop a pattern matching circuit. Another example we describe exploits the micro-scale physics of charge density waves in crystal lattices. We show that vastly different resistance values can be achieved and controlled in local regions to essentially construct a programmable array of coupled micro-scale quasiperiodic oscillators. Lastly we show an example where evolutionary algorithms could be used to control density modulations, and therefore refractive index modulations, in a fluid for optical computing.

연구 동기 및 목표

• 나노, 마이크로, 메조 스케일의 거시적 물질의 물리적 동역학이 계산에 활용될 수 있는지 탐색하는 것.
• 복잡한 물리적 시스템을 모델링하는 데 있어 계산의 비타당성 문제를 해결하기 위해, 기능적 구성 요소를 발견하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 것.
• 중앙 집중식 제어나 전역 클록 없이도 국소적, 근접 이웃 상호작용을 통해 계산이 자생적으로 발생할 수 있음을 입증하는 것.
• 외부 자극을 통해 물질의 물리적 특성을 직접 프로그래밍함으로써 특수 목적 계산을 위한 프로그래머블 물질을 기반으로 하는 연구.
• 세부적인 물리적 모델링이 필요 없이, 물질 내에서의 기능적 행동을 진화시킴으로써 유전자 프로그래밍이 필요한 물리적 모델링을 우회할 수 있음을 보여주는 것.

제안 방법

• 유전자 알고리즘을 사용하여 원하는 계산 기능을 구현할 수 있는 물질 매개변수(예: 전압, 압력, 자기장 등)의 구성 요소를 탐색하는 것.
• 외부 자극(예: CMOS에 전압, 액정에 전기장, 유체에 초음파 펄스)을 적용하여 기판을 프로그래밍하고 국소적 물리적 특성 변화를 유도하는 것.
• 출력 반응(예: 신호 오실레이션, 빔 굴절, 굴절률 조절)을 측정하여 진화된 구성 요소의 적합도 평가.
• 자기점 내 스핀 상관관계나 격자 내 전하 밀도 파동과 같은 물질 내 근접 이웃 상호작용을 활용하여 전역적 조율 없이도 계산을 수행하는 것.
• 수치 시뮬레이션과 물리적 실험을 통해 진화된 시스템을 검증하며, 자성 점 배열에서의 패턴 매칭 및 유체 렌즈에서의 광선 형상 조절을 포함하는 것.
• 유전자 알고리즘을 사용하여 초음파 유체 렌즈의 변환기 구동 패tern을 최적화하여 복잡한 광선 프로파일(예: 베셀 빔)을 생성하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 회로 없이도 거시적 물질의 물리적 특성을 활용해 계산을 수행할 수 있는가?
• RQ2 비선형적이고 복잡한 물리적 거동을 보이는 물질에서, 유전자 알고리즘이 효과적으로 기능적 구성 요소를 발견할 수 있는가?
• RQ3 액정이나 자성 점 배열과 같은 물질에서 국소적, 근접 이웃 상호작용이 얼마나 유용한 계산 기능을 수행할 수 있는가?
• RQ4 초음파 압력에 의해 유도된 유체 내 굴절률 조절을 활용해 프로그래머블 광학 장치를 만들 수 있는가? 이는 계산에 활용될 수 있는가?
• RQ5 디지털 논리가 아닌 물리적 동역학을 통해 패턴 매칭이나 신호 필터링을 수행하는 물질 시스템을 진화시키는 것이 가능한가?

주요 결과

• 유전자 프로그래밍을 통해 CMOS 기판에서 유사한 이격형 파형 오실레이터를 성공적으로 진화시켜, 물리적 기판 동역학을 통한 기능적 계산을 입증하였다.
• 액정 기판에서 톤 디스crimิน레이터를 진화시켜 분자 정렬과 전기장 상호작용을 제어함으로써 선택적 주파수 응답을 달성하였다.
• 모의 자성 양자 점 배열에서, 스핀 상관관계와 국소적 상호작용을 활용해 유전자 알고리즘이 기능적 패턴 매칭 회로를 생성하였다.
• 결정 격자 내 전하 밀도 파동 조절을 통해 마이크로 스케일 영역에서 국소적 저항 제어가 가능해졌으며, 이는 쌍방향 비정규 주기 오실레이터로 구성된 프로그래머블 어레이를 형성하였다.
• 유체 렌즈 내 초음파 펄스에 의해 반경 방향 굴절률 조절이 발생했으며, 약 0.1% 변화로 인해 레이저 빔이 1 mm 이상 굴절되어, 아크손 렌즈 효과를 생성하였다.
• 결과적으로 생성된 빔 프로파일은 자가 복구 및 회절 없음 성질을 보였으며, Bessel 및 Mathieu 함수 특성을 띠었으며, 시뮬레이션과 실험적 빔 굴절 측정을 통해 확인되었다.