.Study finds nickelate superconductors are intrinsically magnetic
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.Study finds nickelate superconductors are intrinsically magnetic
연구에 따르면 니켈산염 초전도체는 본질적으로 자성입니다
글렌다 추이, SLAC 국립 가속기 연구소 중심인 뮤온은 초전도성 니켈산염 박막의 원자 격자 내에서 꼭대기처럼 회전합니다. 이 소립자는 최대 10억분의 1미터 떨어진 전자 스핀에 의해 생성된 자기장을 감지할 수 있습니다. 스위스의 Paul Scherrer Institute에서 4개의 니켈산염 화합물에 뮤온을 내장함으로써 SLAC와 Stanford의 연구원들은 그들이 테스트한 니켈산염이 초전도 상태인지 아닌지에 상관없이 호스트 자기 여기를 발견했다는 사실을 발견했습니다. 초전도체는 손실 없이 전류를 전도할 수 있습니다. 크레딧: Jennifer Fowlie/SLAC 국립 가속기 연구소 AUGUST 1, 2022
전자는 서로 반발합니다. 개인적인 것은 없습니다. 단지 그들의 음전하가 서로를 밀어내는 것뿐입니다. 따라서 초전도 물질에서 하는 것처럼 짝을 이루고 함께 여행하려면 약간의 넛지가 필요합니다. 1911년에 발견된 구식 초전도체에서 저항 없이 전류를 전도하지만 극도로 낮은 온도 에서만 넛지가 재료의 원자 격자의 진동으로 인해 발생합니다. 그러나 제로 손실 전력 전송과 같은 것을 위해 실온에 가깝게 작동할 수 있는 잠재력 때문에 특히 흥미로운 새로운 "전통적인" 초전도체에서 연구자들은 줄무늬가 포함될 수 있다고 생각하지만 넛지가 무엇인지는 아무도 모릅니다.
전하, 자기 여기를 생성하는 플립 플롭 전자 스핀 의 파동, 또는 사물의 일부 조합. 약간 다른 각도에서 문제를 살펴봄으로써 더 많은 것을 배우려는 희망으로 스탠포드 대학과 에너지부의 SLAC 국립 가속기 연구소의 연구원들은 또 다른 비전통적인 초전도체 계열인 니켈 산화물 또는 니켈산염을 합성했습니다. 그 이후로 그들은 3년 동안 니켈산염의 특성을 조사하고 가장 유명한 비전통적인 초전도체 중 하나인 구리 산화물 또는 큐프레이트와 비교했습니다. 그리고 오늘 Nature Physics 에 발표된 논문에서 팀은 상당한 차이를 보고했습니다. 큐프레이트와 달리 니켈산염의 자기장은 항상 켜져 있습니다.
자기: 친구 또는 적? 과학자들은 니켈은 마치 각 니켈 원자가 작은 자석을 쥐고 있는 것처럼 본질적으로 자기적이라고 말했습니다. 이것은 니켈산염 이 비초전도 상태이든 정상 상태이든 전자가 짝을 이루어 양자 물질의 얽힌 상을 호스팅할 수 있는 일종의 양자 수프를 형성하는 초전도 상태이든 상관없이 사실입니다. 반면에 큐프레이트는 초전도 상태에서 자성이 없습니다. "이 연구는 큐프레이트와 비교한 니켈산염의 근본적인 특성을 조사했으며, 이것이 일반적으로 비전통적인 초전도체에 대해 무엇을 알려줄 수 있는지를 조사했습니다." 실험. 일부 연구자들은 이러한 유형의 시스템에서 자기와 초전도성이 서로 경쟁한다고 생각한다고 그녀는 말했습니다. 다른 사람들은 자기가 가까이 있지 않으면 초전도성을 가질 수 없다고 생각합니다.
Fowlie는 "우리의 결과가 그 질문을 해결하지는 못하지만 더 많은 작업을 수행해야 할 부분을 강조 표시합니다."라고 말했습니다. "그리고 그들은 초전도체와 니켈산염의 정상 상태 모두에서 자기가 처음으로 조사되었음을 표시합니다." SLAC 및 Stanford의 교수이자 SIMES의 이사인 Harold Hwang은 "이것은 흥미로운 재료의 핵심에 특성과 현상을 구성하기 위해 연구 커뮤니티 가 함께 만들고 있는 또 다른 중요한 퍼즐 조각입니다."라고 말했습니다. 뮤온을 입력 이 연구 분야에서 쉬운 일은 거의 없으며 니켈산염을 연구하는 것은 대부분의 일보다 어렵습니다. 이론가들은 20년 이상 전에 큐프레이트와 화학적 유사성이 초전도성을 가질 수 있다고 예측했지만, 니켈레이트는 만들기가 너무 어려워 SLAC와 스탠포드 팀이 성공하기까지 몇 년의 시도가 필요했습니다.
그럼에도 불구하고 그들은 재료의 얇은 필름만 만들 수 있었고 일반적인 기술로 재료의 특성을 탐구하는 데 필요한 두꺼운 덩어리는 만들 수 없었습니다. 전 세계의 많은 연구 그룹이 어떤 형태로든 니켈산염을 합성하는 더 쉬운 방법을 연구하고 있다고 Hwang이 말했습니다. 그래서 연구팀 은 박막의 자기적 특성을 측정할 수 있고 스위스의 PSI(Paul Scherrer Institute)에서만 사용할 수 있는 저에너지 뮤온 스핀 회전/이완이라는 좀 더 이국적인 방법으로 눈을 돌렸습니다. 뮤온은 전자와 비슷하지만 207배 더 무거운 기본적인 하전 입자입니다.
그들은 부패하기 전에 단 220만분의 1초 동안 머물러 있습니다. 이와 같은 실험에 종종 선호되는 양으로 하전된 뮤온은 양전자, 중성미자 및 반중성미자로 붕괴됩니다. 그들의 전자 사촌들처럼 그들은 꼭대기처럼 회전하고 자기장에 반응하여 회전 방향을 바꿉니다. 그러나 그들은 약 1나노미터 또는 10억분의 1미터 떨어진 주변 환경에서만 이러한 장을 "느낄" 수 있습니다.
PSI에서 과학자들은 뮤온 빔을 사용하여 연구하려는 물질에 작은 입자를 삽입합니다. 뮤온이 붕괴할 때 생성하는 양전자는 뮤온이 회전하는 방향으로 날아갑니다. 양전자의 기원을 추적함으로써 연구자들은 뮤온이 존재하지 않을 때 뮤온이 어떤 방향을 가리키고 있었는지 볼 수 있고 따라서 물질의 전반적인 자기 특성을 결정할 수 있습니다. 해결 방법 찾기 SLAC 팀은 2020년 PSI 시스템 실험을 신청했지만 팬데믹으로 인해 스위스 안팎을 여행할 수 없었습니다.
다행히도 Fowlie는 당시 Geneva 대학의 박사후 연구원이었고 이미 SLAC에 와서 Hwang의 그룹에서 일할 계획이었습니다. 그래서 그녀는 PSI의 선임 과학자이자 뮤온 붕괴 데이터에서 초전도 및 자기에 대한 정보를 추출하는 전문가인 Andreas Suter가 이끄는 팀과 함께 스위스에서 첫 번째 실험을 시작했습니다. Fowlie는 2021년 5월 SLAC에 도착한 후 즉시 두 번째 실험에서 테스트하려는 다양한 유형의 니켈산염 화합물을 만들기 시작했습니다. 여행 제한 이 끝나자 팀은 마침내 스위스로 돌아가 연구를 마칠 수 있었습니다.
PSI의 독특한 실험 설정을 통해 과학자들은 니켈산염 물질의 정확한 깊이에 뮤온을 삽입할 수 있습니다. 이를 통해 화학 조성이 약간 다른 다양한 니켈산염 화합물의 각 초박막 층에서 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있었습니다. 그들은 니켈 원자를 포함하는 층만이 자성이라는 것을 발견했습니다. 니켈산염에 대한 관심은 전 세계적으로 매우 높다고 Hwang은 말했습니다. 6개의 연구 그룹이 니켈산염을 합성하는 고유한 방법을 발표하고 그들이 연구하는 샘플의 품질을 개선하기 위해 노력하고 있으며 수많은 이론가들이 연구를 생산적인 방향으로 안내하기 위한 통찰력을 제시하려고 노력하고 있습니다. 그는 "연구 커뮤니티로서 우리가 가진 자원으로 우리가 할 수 있는 일을 하려고 노력하고 있습니다. 하지만 아직 배우고 할 수 있는 것이 더 많이 있습니다."라고 말했습니다.
추가 탐색 산화니켈 초전도체 이해의 새로운 도약 추가 정보: Jennifer Fowlie, 초전도 무한층 니켈산염의 고유 자기, Nature Physics (2022). DOI: 10.1038/s41567-022-01684-y . www.nature.com/articles/s41567-022-01684-y 저널 정보: 네이처 물리학 SLAC 국립가속기연구소 제공
https://phys.org/news/2022-08-nickelate-superconductors-intrinsically-magnetic.html
.Further Back in Time Than Ever Before: Distribution of Dark Matter Around Galaxies 12 Billion Years Ago Revealed
그 어느 때보다 더 먼 과거: 120억 년 전 은하 주변의 암흑 물질 분포 밝혀
주제:천문학천체물리학암흑 물질나고야대학 2022년 8월 1일 나고야 대학 우주 마이크로파 배경(CMB) 120억년 전 암흑물질에 의해 왜곡된 빅뱅의 방사선 잔류물. 크레딧: 마츠시타 레이코
과학자들은 120억 년 전, 그 어느 때보다 수십억 년 전으로 보이는 은하 주변의 암흑 물질의 성질을 조사했습니다. 그들의 발견은 우리 우주의 초기 역사를 조사할 때 우주론의 기본 규칙이 다를 수 있다는 감질나는 가능성을 제공합니다. 이 공동 작업은 일본 나고야 대학 의 과학자들이 주도했으며 그 결과는 오늘(8월 1일) Physical Review Letters 저널에 게재되었습니다 . 오래 전에 일어난 일을 보는 것은 도전적입니다. 빛의 속도는 유한하기 때문에 우리는 먼 은하를 오늘날과 같이 보지 않고 수십억 년 전의 모습으로 봅니다. 그러나 더 어려운 것은 빛을 내지 않는 암흑 물질 을 관찰하는 것입니다.
“바보 같은 생각이었어요. 아무도 우리가 이것을 할 수 있다는 것을 깨닫지 못했습니다.” — 오우치 마사미 교수 암흑 물질을 조사하고자 하는 대상 은하보다 훨씬 더 멀리 떨어져 있는 근원 은하를 생각해 보십시오. 아인슈타인의 일반 상대성 이론에서 예측한 바와 같이, 암흑 물질을 포함한 전경 은하의 중력 인력은 주변 시공간을 왜곡합니다. 근원은하의 빛이 시공간의 이 왜곡을 통과하면서 휘어지면서 은하의 겉보기 모양이 변하게 됩니다. 암흑 물질의 양이 많을수록 왜곡이 커집니다. 따라서 천문학자들은 왜곡을 통해 전경 은하("렌즈" 은하) 주변의 암흑 물질의 양을 측정할 수 있습니다. 그러나 특정 임계값을 넘어서면 과학자들은 문제에 직면하게 됩니다.
-우주의 가장 깊은 곳에 있는 은하들은 믿을 수 없을 정도로 희미합니다. 결과적으로 우리가 지구에서 멀어질수록 중력 렌즈 기술은 덜 효과적입니다. 렌즈 왜곡은 미묘하고 대부분의 경우 감지하기 어렵기 때문에 신호를 감지하려면 많은 배경 은하가 필요합니다. 대부분의 이전 연구는 동일한 한계에 머물러 있었습니다. 왜곡을 측정할 만큼 멀리 떨어진 소스 은하를 감지할 수 없었기 때문에 80-100억 년 전의 암흑 물질만 분석할 수 있었습니다. 이러한 한계로 인해 이 시간과 우리 우주가 시작될 무렵인 137억 년 전 사이에 암흑 물질의 분포에 대한 의문이 제기되었습니다.
-이러한 도전을 극복하고 우주의 가장 먼 곳에서 암흑 물질을 관찰하기 위해 나고야 대학 의 Hironao Miyatake가 이끄는 연구팀 은 도쿄 대학 , 일본 국립 천문대 및 프린스턴 대학 과 공동으로 다른 방법을 사용했습니다. 배경 빛의 근원, 빅뱅 자체에서 방출된 마이크로파. 먼저, 스바루 하이퍼 수프라임-캠 서베이(HSC)의 관측 데이터를 사용하여 팀은 120억 년 전에 볼 수 있도록 선택된 가시광선을 사용하여 150만 개의 렌즈 은하를 식별했습니다. 다음으로, 더 멀리 떨어진 은하계 빛의 부족을 극복하기 위해 그들은 빅뱅 의 복사 잔류물인 우주 마이크로파 배경(CMB)의 마이크로파를 사용했습니다 .
연구팀은 유럽우주국(European Space Agency)의 플랑크(Planck) 위성이 관찰한 마이크로파를 사용하여 렌즈 은하 주변의 암흑 물질이 마이크로파를 어떻게 왜곡하는지 측정했습니다. "먼 은하 주변의 암흑 물질을 봅니까?" 많은 관찰을 한 도쿄 대학의 Masami Ouchi 교수가 물었다. “바보 같은 생각이었어요. 아무도 우리가 이것을 할 수 있다는 것을 깨닫지 못했습니다. 하지만 내가 먼 은하계 표본에 대해 이야기한 후 히로나오가 나에게 와서 CMB로 이 은하계 주변의 암흑 물질을 관찰하는 것이 가능할 수 있다고 말했습니다.” “대부분의 연구자들은 현재부터 80억 년 전까지 암흑 물질 분포를 측정하기 위해 근원 은하를 사용합니다. “그러나 우리는 암흑 물질을 측정하기 위해 더 먼 CMB를 사용했기 때문에 과거를 더 되돌아볼 수 있었습니다. 처음으로 우리는 우주의 거의 초기 순간부터 암흑 물질을 측정했습니다.”
-예비 분석 후 과학자들은 암흑 물질의 분포를 감지할 수 있을 만큼 충분히 큰 표본을 가지고 있다는 것을 곧 깨달았습니다. 멀리 떨어진 큰 은하 샘플과 CMB의 렌즈 왜곡을 결합하여 120억 년 전의 암흑 물질을 훨씬 더 먼 과거로 감지했습니다. 이것은 우주가 시작된 지 불과 17억 년 후이므로 이 은하는 처음 형성된 직후에 볼 수 있습니다. Miyatake는 "우리가 그 시대에 새로운 창을 열 수 있어서 기뻤습니다. “120억 년 전에는 상황이 많이 달랐습니다. 당신은 현재보다 형성 과정에 있는 더 많은 은하를 봅니다. 최초의 은하단도 형성되기 시작했습니다.” 은하단은 많은 양의 암흑 물질과 함께 중력에 의해 묶인 100-1000개의 은하로 구성되어 있습니다.
-유진 히긴스(Eugene Higgins) 천문학 교수이자 천체물리학과 교수인 네타 바콜(Neta Bahcall)은 “이 결과는 은하와 은하의 진화, 은하 안팎의 암흑 물질에 대한 매우 일관된 그림을 제공하고 이 그림이 시간에 따라 어떻게 진화하는지 보여줍니다. 프린스턴 대학교 학부 학부장 . 이 연구에서 가장 흥미로운 발견 중 하나는 암흑 물질의 덩어리와 관련이 있다는 것입니다. 우주론의 표준 이론인 Lambda-CDM 모델에 따르면 CMB의 미묘한 변동은 중력을 통해 주변 물질을 끌어당겨 조밀하게 포장된 물질의 풀을 형성합니다.
-이것은 이 조밀한 지역에서 별과 은하를 형성하는 불균일한 덩어리를 생성합니다. 그룹의 연구 결과에 따르면 덩어리 측정값이 Lambda-CDM 모델에서 예측한 것보다 낮았습니다. Miyatake는 가능성에 열광합니다. 그는 “우리의 발견은 여전히 불확실하다. “하지만 그것이 사실이라면 시간을 거슬러 올라가면 전체 모델에 결함이 있음을 시사합니다.
불확실성이 감소한 후에도 결과가 유지된다면 암흑 물질 자체의 본질에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 모델의 개선을 제안할 수 있기 때문에 이것은 흥미진진합니다.” 프린스턴 대학의 부연구 학자인 Andrés Plazas Malagón은 "이 시점에서 우리는 Lambda-CDM 모델이 우리가 우주에서 관찰한 것을 실제로 설명할 수 있는지 확인하기 위해 더 나은 데이터를 얻으려고 노력할 것"이라고 말했습니다. "결과적으로 이 모델에 적용된 가정을 다시 검토해야 할 수도 있습니다." "이 연구에서 사용된 것과 같은 대규모 조사를 사용하여 우주를 관찰하는 것의 장점 중 하나는 결과 이미지에서 보는 모든 것을 우리 태양계의 가까운 소행성에서 가장 먼 곳까지 연구할 수 있다는 것입니다.
초기 우주에서 온 은하. 동일한 데이터를 사용하여 많은 새로운 질문을 탐색할 수 있습니다.”라고 프린스턴 대학 천체물리학과 교수이자 의장인 Michael Strauss가 말했습니다. 이 연구는 플랑크와 스바루를 포함한 기존 망원경에서 사용할 수 있는 데이터를 사용했습니다. 이 그룹은 Subaru Hyper Suprime-Cam Survey 데이터의 1/3만 검토했습니다. 다음 단계는 전체 데이터 세트를 분석하는 것인데, 이를 통해 암흑 물질 분포를 보다 정확하게 측정할 수 있습니다.
앞으로 연구팀은 Vera C. Rubin Observatory의 LSST(Legacy Survey of Space and Time)와 같은 고급 데이터 세트를 사용하여 우주의 초기 부분을 더 많이 탐험할 것으로 기대하고 있습니다. Harikane은 "LSST를 사용하면 하늘의 절반을 관찰할 수 있습니다. "다음에는 130억 년 전 암흑 물질 분포를 볼 수 없었을 이유가 없습니다."
참고 문헌: Hironao Miyatake, Yuichi Harikane, Masami Ouchi, Yoshiaki Ono, Nanaka Yamamoto, Atsushi J. Nishizawa의 "Z~4에서 150만 은하에 의해 생성된 CMB 렌즈 신호의 첫 번째 식별: 높은 적색편이에서 물질 밀도 변동에 대한 제약", Neta Bahcall, Satoshi Miyazaki 및 Andrés A. Plazas Malagón, 2022년 8월 1일, Physical Review Letters . DOI: 10.1103/PhysRevLett.129.061301
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메모 2208022036 나의 사고실험 oms 스토리텔링
CMB에 암흑물질이 있다는 점이다. 이것을 왜 생각 못했나? 그동안 바보 같은 생각들로 암흑물질이 어디 있는지 헤매고 찾았다니? 아무도 이것을 인정하기가 어려울까?
샘플a.oms의 업버전와 그외부가 함께한 모습이 CMB이다. 허허.
Sample a.oms (standard)
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a0b00e 0dc0f0
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0f00d0 e0bc0a
sample b.qoms(standard)
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000000000q0
sample c.oss(standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
-After preliminary analysis, scientists soon realized that they had samples large enough to detect the distribution of dark matter. By combining samples of large distant galaxies and lens distortions from the CMB, we detected dark matter as far back as 12 billion years ago. This is only 1.7 billion years after the universe began, so this galaxy is visible shortly after it first formed. “It was great that we could open a new window in that era,” Miyatake said. “Things were a lot different 12 billion years ago. You see more galaxies in the process of formation than they do today. The first clusters of galaxies are starting to form too. .” Clusters of galaxies are made up of 100-1000 galaxies held together by gravity with a large amount of dark matter.
"These results provide a very consistent picture of galaxies and their evolution, dark matter inside and outside galaxies, and how this picture has changed over time," said Eugene Higgins, professor of astronomy and professor of astrophysics, Neta Bahcall. It shows you how to evolve. Princeton University Faculty Dean. One of the most interesting findings from this study is that it has to do with clumps of dark matter. According to the Lambda-CDM model, the standard theory of cosmology, subtle fluctuations in the CMB attract surrounding matter through gravity, forming a densely packed pool of matter.
-This creates a non-uniform mass that forms stars and galaxies in this dense area. The group's findings showed that the measure of mass was lower than predicted by the Lambda-CDM model. Miyatake is crazy about the possibilities. "Our findings are still uncertain," he said. “But if that's true, going back in time suggests that the whole model is flawed.
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memo 2208022036 my thought experiment oms storytelling
CMB contains dark matter. Why didn't I think of this? Have you been wandering around looking for dark matter with all your stupid thoughts? Is it hard for anyone to admit this?
The CMB is the upgraded version of sample a.oms and others. haha.
Sample a.oms (standard)
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sample b.qoms(standard)
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sample b.poms(standard)
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sample c.oss(standard)
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.Improved model for the mass distribution of galaxy cluster SMACS J0723.3−7327 based on Webb telescope image Webb
망원경 이미지를 기반으로 한 은하단 SMACS J0723.3−7327의 질량 분포를 위한 개선된 모델
뮌헨 공과 대학 이 JWST 이미지는 많은 수의 렌즈 배경 은하가 있는 은하단 SMACS J0723.3−7327을 보여줍니다. 하단의 흰색 막대는 50 arcsec에 해당하며 이는 지구에서 관측되는 목성의 최대 크기입니다. 크레딧: NASA, ESA, CSA 및 STScI JULY 28, 2022
이번 달 제임스 웹 우주 망원경(JWST)이 공개한 첫 번째 과학 이미지를 사용하여 뮌헨 공과 대학(TUM)의 상당한 기여를 한 국제 과학자 팀이 은하단 SMACS J0723의 질량 분포를 위한 개선된 모델을 구축했습니다. .3−7327. 소위 중력 렌즈 역할을 하는 전경 은하단은 배경 은하의 여러 이미지를 생성하고 이러한 이미지를 확대합니다. 그러한 다중 이미지의 한 계열은 모델이 약 13Gyrs의 거리에 있을 것으로 예측하는 은하에 속합니다. 즉, 이 은하의 빛은 망원경에 도달하기 전에 약 130억 년을 여행했습니다. JWST(James Webb Space Telescope)가 공개한 최초의 과학 이미지는 중력 렌즈 , 특히 은하단 SMACS J0723.3-7327입니다. 중력 렌즈, 특히 은하단은 배경 은하의 빛을 확대하여 여러 이미지를 생성합니다.
JWST 이전에는 6개의 배경 소스에 대한 19개의 다중 이미지가 SMACS J0723.3-7327에 알려져 있었습니다. JWST 데이터는 이제 다른 10개의 렌즈 소스에서 27개의 추가 다중 이미지를 공개했습니다. 막스 플랑크 연구소(Max Planck Institute for the Max Planck Institute for the Max Planck Institute for the Max Planck Institute for TUM)의 박사후 연구원인 Gabriel Bartosch Caminha는 " JWST가 개척한 길을 향한 첫 번째 단계에서 우리는 이 새로운 망원경의 최신 데이터를 사용 하여 SMACS0723의 렌즈 효과를 매우 정확하게 모델링 했습니다. 천체 물리학(MPA) 및 독일 우주 렌즈 센터(GCCL). 공동 작업은 먼저 허블 우주 망원경(HST)과 다중 단위 분광 탐색기(MUSE)의 데이터를 사용하여 "pre-JWST" 렌즈 모델을 구축한 다음 새로 사용 가능한 JWST 근적외선 이미징으로 이를 개선했습니다. "JWST 이미징은 정말 놀랍고 아름답습니다. 더 많은 다중 렌즈 배경 소스를 보여주므로 렌즈 질량 모델을 크게 개선할 수 있습니다."라고 그는 덧붙입니다.
이 이미지에서 다양한 다중 렌즈 배경 은하에 번호가 매겨져 있으며, 녹청 색상은 이미 알려진 다중 이미지 시스템을 나타내고 녹색 색상은 새로운 다중 렌즈 소스를 나타냅니다. 삽입된 그림은 녹색 화살표로 표시된 일부 하위 구조가 있는 매우 먼 은하의 확대된 이미지를 보여줍니다. 크레딧: NASA, ESA, CSA 및 STScI(MPA 주석)
사용 가능한 가장 정확한 모델 중 하나 이 새로운 렌즈가 있는 소스 중 많은 부분이 아직 거리 추정치를 갖고 있지 않으며 과학자들은 질량 모델을 사용하여 렌즈가 있는 은하가 가장 멀리 떨어져 있을 가능성을 예측했습니다. 그들 중 하나는 아마도 13Gyrs(적색편이 > 7.5)의 놀라운 거리에 있는 것으로 밝혀졌습니다. 즉, 그 빛은 우주의 초기 단계에서 방출되었습니다. 이 은하는 3개의 이미지로 다중 렌즈를 끼우고 그 광도는 총 μ≈20의 인수로 확대됩니다. 그러나 이러한 원시 물체를 연구하려면 전경 은하단의 렌즈 효과를 정확하게 설명하는 것이 기본입니다.
TUM의 관측 우주론 교수이자 MPA의 막스 플랑크 연구 그룹 리더이자 Academia Sinica Institute of Astronomy and Astrophysics의 방문 학자인 Sherry Suyu는 "우리의 정확한 질량 모델은 JWST 데이터 탐색의 기초를 형성합니다."라고 강조합니다. "장대한 JWST 이미지는 우리의 정확한 모델 덕분에 자세히 연구할 수 있는 매우 다양한 강한 렌즈를 가진 은하를 보여줍니다." 전경 클러스터 의 질량 분포를 위한 새로운 모델 은 모든 여러 이미지의 위치를 높은 정확도로 재현할 수 있어 가장 정확한 모델 중 하나가 됩니다. 이러한 소스에 대한 후속 연구를 위해 모델에서 추정된 확대 맵 및 적색편이(즉, 거리)를 포함한 렌즈 모델이 공개적으로 이용 가능합니다. Suyu는 "우리는 이에 대해 매우 흥분하고 있습니다."라고 덧붙입니다. "우리는 다른 강력한 렌즈 형성 은하단의 JWST 관측을 간절히 기다리고 있습니다. 이를 통해 우리는 은하단 의 질량 분포를 더 잘 제한할 수 있을 뿐만 아니라 높은 적색편이 은하 를 연구할 수 있습니다."
추가 탐색 제임스 웹 우주 망원경으로 우주 최초의 은하를 볼 수 있는 방법 추가 정보: GB Caminha et al, 중력 렌즈의 첫 번째 JWST 관측: SMACS~J0723.3-7327의 근적외선 관측이 포함된 새로운 다중 이미지의 질량 모델. arXiv:2207.07567v1 [astro-ph.GA], arxiv.org/abs/2207.07567 뮌헨 공과대학 제공
https://phys.org/news/2022-07-mass-galaxy-cluster-smacs-j072337327.html
.MIT’s New Analog Synapse Is 1 Million Times Faster Than the Synapses in the Human Brain
MIT의 새로운 아날로그 시냅스는 인간 두뇌의 시냅스보다 100만 배 빠릅니다
주제:인공 지능전기 공학기계 학습와 함께 작성자: ANNE TRAFTON, MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY 2022년 7월 31일 아날로그 딥 러닝 프로세서 이 그림은 초고속 protonics로 구동되는 아날로그 딥 러닝 프로세서를 보여줍니다. 크레딧: Ella Maru Studio, Murat Onen
훨씬 적은 에너지로 인공 지능을 위한 더 빠른 계산을 제공하는 새로운 하드웨어 "아날로그 딥 러닝"을 연구하는 MIT 엔지니어들은 전례 없는 속도로 고체를 통해 양성자를 추진하는 방법을 찾았습니다. 연구원들이 기계 학습의 한계에 도전함에 따라 점점 더 복잡한 신경망 모델을 훈련하는 데 필요한 시간, 노력 및 돈의 양이 급증하고 있습니다. 인공 지능의 새로운 분야인 아날로그 딥 러닝은 에너지 사용의 일부만으로 더 빠른 처리를 약속합니다. 트랜지스터가 디지털 프로세서를 구성하는 핵심 요소인 것처럼 프로그래머블 저항은 아날로그 딥 러닝의 핵심 빌딩 블록입니다. 복잡한 레이어에서 프로그래밍 가능한 저항기 어레이를 반복함으로써 과학자들은 디지털 신경망 처럼 계산을 실행하는 아날로그 인공 "뉴런" 및 "시냅스" 네트워크를 만들 수 있습니다 .
이 네트워크는 자연어 처리 및 이미지 인식과 같은 복잡한 AI 작업을 수행하도록 훈련될 수 있습니다. MIT의 다학문 연구원 팀은 이전에 개발 한 일종의 인간이 만든 아날로그 시냅스의 속도 한계를 뛰어넘기 시작 했습니다 . 그들은 그들의 장치가 이전 버전보다 100만 배 더 빠르게 작동할 수 있도록 하는 제조 공정에서 실용적인 무기 물질을 사용했으며, 이는 또한 인간 두뇌의 시냅스보다 약 100만 배 더 빠릅니다. 또한, 이 무기 물질은 저항기를 매우 에너지 효율적으로 만듭니다. 이전 버전의 장치에 사용된 재료와 달리 새로운 재료는 실리콘 제조 기술과 호환됩니다. 이러한 변화는 나노미터 규모의 장치 제조를 가능하게 했으며 딥 러닝 응용 프로그램을 위한 상용 컴퓨팅 하드웨어에 통합할 수 있는 길을 열 수 있습니다.
수석 저자인 Jesús A는 "이러한 핵심 통찰력과 MIT.nano의 매우 강력한 나노 제조 기술을 통해 이러한 조각을 결합하고 이러한 장치가 본질적으로 매우 빠르고 합리적인 전압으로 작동함을 입증할 수 있었습니다."라고 말했습니다. del Alamo, MIT 전기 공학 및 컴퓨터 과학부(EECS)의 Donner 교수. "이 작업은 이러한 장치를 이제 미래의 응용 분야에서 정말 유망해 보이는 지점에 놓았습니다." "이 장치의 작동 메커니즘은 가장 작은 이온인 양성자를 절연 산화물에 전기화학적으로 삽입하여 전자 전도도를 조절하는 것입니다. 우리는 매우 얇은 장치로 작업하고 있기 때문에 강한 전기장을 사용하여 이 이온의 운동을 가속화하고 이러한 이온 장치를 나노초 작동 영역으로 밀어넣을 수 있습니다.”라고 Breene M. Kerr 교수인 Bilge Yildiz가 설명합니다.
원자력 과학 및 공학 및 재료 과학 및 공학과. "생물학적 세포의 활동 전위는 약 0.1볼트의 전압 차이가 물의 안정성에 의해 제한되기 때문에 밀리초의 시간 척도로 상승 및 하강합니다. 재료 과학 및 공학 교수, “여기서 우리는 영구적인 손상 없이 양성자를 전도하는 나노크기 두께의 특수 고체 유리 필름에 최대 10볼트를 적용합니다. 그리고 자기장이 강할수록 이온 장치는 더 빨라집니다.” 이 프로그래밍 가능한 저항기는 신경망이 훈련되는 속도를 크게 높이는 동시에 훈련을 수행하는 데 드는 비용과 에너지를 크게 줄입니다. 이것은 연구자들이 딥 러닝 모델을 훨씬 더 빠르게 개발하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 자율 주행 자동차, 사기 탐지 또는 의료 이미지 분석과 같은 용도에 적용될 수 있습니다.
“아날로그 프로세서가 있으면 더 이상 다른 사람들이 작업하고 있는 네트워크를 훈련하지 않아도 됩니다. 다른 누구도 감당할 수 없는 전례 없는 복잡성을 가진 네트워크를 훈련하여 모든 네트워크를 훨씬 능가합니다. 다시 말해, 이것은 더 빠른 차가 아니라 우주선입니다. 공동 저자로는 재료 과학 및 공학부의 Ellen Swallow Richards 교수인 Frances M. Ross; 박사후 연구원 Nicolas Emond 및 Baoming Wang; EECS 대학원생인 Difei Zhang이 있습니다. 이 연구는 과학 저널 7월 28일자에 발표되었다 . 딥 러닝 가속화 아날로그 딥 러닝은 두 가지 주요 이유로 디지털 딥 러닝보다 빠르고 에너지 효율적입니다. "첫째, 계산은 메모리에서 수행되므로 엄청난 양의 데이터가 메모리에서 프로세서로 앞뒤로 전송되지 않습니다."
아날로그 프로세서도 병렬로 작업을 수행합니다. 매트릭스 크기가 확장되면 모든 계산이 동시에 발생하기 때문에 아날로그 프로세서가 새로운 작업을 완료하는 데 더 많은 시간이 필요하지 않습니다. MIT의 새로운 아날로그 프로세서 기술의 핵심 요소는 양성자 프로그램 가능 저항기로 알려져 있습니다. 나노미터(1나노미터는 10억분의 1미터) 단위로 측정되는 이 저항기는 체스판처럼 어레이로 배열됩니다. 인간의 뇌에서 학습은 시냅스라고 불리는 뉴런 간의 연결이 강화되고 약화되어 발생합니다.
심층 신경망은 네트워크 가중치가 훈련 알고리즘을 통해 프로그래밍되는 이 전략을 오랫동안 채택했습니다. 이 새로운 프로세서의 경우 양성자 저항의 전기 전도도를 높이거나 낮추면 아날로그 기계 학습이 가능합니다. 전도도는 양성자의 움직임에 의해 제어됩니다. 컨덕턴스를 증가시키기 위해 더 많은 양성자가 저항기의 채널로 푸시되고 컨덕턴스를 감소시키기 위해 양성자가 제거됩니다. 이것은 양성자를 전도하지만 전자를 차단하는 전해질(배터리와 유사)을 사용하여 수행됩니다. 초고속 및 매우 에너지 효율적인 프로그램 가능 양성자 저항기를 개발하기 위해 과학자들은 전해질을 위한 다양한 재료를 찾았습니다. 다른 장치는 유기 화합물을 사용하는 반면 Onen은 무기 인규산염 유리(PSG)에 중점을 둡니다.
PSG는 기본적으로 이산화규소로 습기를 제거하기 위해 새 가구와 함께 상자에 들어 있는 작은 가방에서 발견되는 분말형 건조제입니다. 연료 전지의 가습 조건에서 양성자 전도체로 연구됩니다. 또한 실리콘 처리에 사용되는 가장 잘 알려진 산화물입니다. PSG를 만들기 위해 소량의 인이 실리콘에 첨가되어 양성자 전도에 대한 특별한 특성을 부여합니다. Onn은 최적화된 PSG가 실온에서 물 없이도 높은 양성자 전도도를 가질 수 있으며, 이는 이 응용 분야에 이상적인 고체 전해질이 될 것이라고 가정했습니다. 그는 옳았다. 놀라운 속도 PSG는 표면이 양성자 확산 경로를 제공하는 다수의 나노미터 크기 기공을 포함하기 때문에 초고속 양성자 이동을 가능하게 합니다. 또한 매우 강한 펄스 전기장을 견딜 수 있습니다.
장치에 더 많은 전압을 가하면 양성자가 눈부신 속도로 이동할 수 있기 때문에 이것이 중요하다고 Onen은 설명합니다. “속도는 확실히 놀랍습니다. 일반적으로 장치를 재로 만들지 않기 위해 이러한 극한 필드를 장치에 적용하지 않습니다. 그러나 그 대신에 양성자는 장치 스택 전체에서 엄청난 속도로, 특히 우리가 이전에 가지고 있던 것에 비해 백만 배 더 빠른 속도로 이동하게 되었습니다. 그리고 이 움직임은 작은 크기와 낮은 질량의 양성자 덕분에 아무 것도 손상시키지 않습니다. 텔레포트와 거의 비슷하다"고 말했다.
"나노초 시간 척도는 우리가 그러한 극한의 장에서 양성자에 대한 탄도 또는 양자 터널링 체제에 가깝다는 것을 의미합니다."라고 Li가 덧붙였습니다. 양성자는 재료를 손상시키지 않기 때문에 저항기는 고장 없이 수백만 사이클 동안 작동할 수 있습니다. 이 새로운 전해질은 이전 장치보다 백만 배 더 빠르고 상온에서 효과적으로 작동할 수 있는 프로그래밍 가능한 양성자 저항을 가능하게 했으며 이는 컴퓨팅 하드웨어에 통합하는 데 중요합니다. PSG의 절연 특성 덕분에 양성자가 이동할 때 물질을 통과하는 전류가 거의 없습니다. 이것은 장치를 극도로 에너지 효율적으로 만든다고 Onen은 덧붙입니다.
이제 그들이 이러한 프로그래밍 가능한 저항기의 효과를 입증했기 때문에 과학자들은 대량 제조를 위해 이를 재설계할 계획이라고 del Alamo는 말합니다. 그런 다음 저항기 어레이의 속성을 연구하고 시스템에 내장할 수 있도록 확장할 수 있습니다. 동시에, 그들은 양자를 전해질로, 전해질로부터, 전해질로부터 효율적으로 전달하는 데 필요한 전압을 제한하는 병목 현상을 제거하기 위한 재료를 연구할 계획입니다. “이러한 이온 장치가 가능하게 할 수 있는 또 다른 흥미로운 방향은 아날로그 심층 신경망을 넘어 신경 과학
에서 추론되는 신경 회로 및 시냅스 가소성 규칙을 에뮬레이트하는 에너지 효율적인 하드웨어입니다. 우리는 이미 MIT Quest for Intelligence 가 지원하는 신경과학과의 협력을 시작했습니다 .”라고 Yildiz가 덧붙입니다.
“우리가 가진 협력은 미래 혁신에 필수적입니다. 앞으로의 길은 여전히 매우 험난하지만 동시에 매우 흥미진진합니다.”라고 del Alamo는 말합니다. “리튬 이온 배터리에서 발견되는 것과 같은 인터칼레이션 반응은 메모리 장치에 대해 광범위하게 조사되었습니다. 이 연구는 양성자 기반 메모리 장치가 인상적이고 놀라운 스위칭 속도와 내구성을 제공한다는 것을 보여줍니다. "딥 러닝 알고리즘을 구동하기 위한 새로운 클래스의 메모리 장치를 위한 토대를 마련합니다." “이 연구는 생물학적으로 영감을 받은 저항성 기억 장치에서 중요한 돌파구를 보여줍니다. 이 모든 고체 상태의 양성자 장치는 생물학적 시냅스와 유사하지만 훨씬 더 빠른 속도로 양자에 대한 정교한 원자 규모 제어를 기반으로 합니다. Carnegie Mellon University의 과학 및 공학은 이 작업에 참여하지 않았습니다. "나는 미래 세대의 컴퓨터 장치를 가능하게 할 이 흥미로운 개발을 위해 학제간 MIT 팀을 칭찬합니다."
참조: Murat Onen, Nicolas Emond, Baoming Wang, Difei Zhang, Frances M. Ross, Ju Li, Bilge Yildiz 및 Jesús A. del Alamo의 "아날로그 딥 러닝을 위한 나노초 양성자 프로그래밍 가능 저항기", 2022년 7월 28일, Science . DOI: 10.1126/science.abp8064 이 연구는 MIT-IBM Watson AI Lab에서 부분적으로 자금을 지원합니다.
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