전자기기를 사용하지 않고 기리가미에서 영감을 받은 큐브로 데이터 저장하는 기계식 컴퓨터

소요 시간: 2 분
에 의해 Jamie Olivos
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기리가미 폴리머 큐브가 기계식 컴퓨터 부품으로 배열됨

Seoul노스캐롤라이나 주립대학교 연구팀이 새로운 형태의 기계적 컴퓨터를 발명했습니다. 이 컴퓨터는 전자 부품 대신 단단한 재료로 만든 특별한 큐브를 사용합니다. Jie Yin 부교수와 그의 팀이 이 프로토타입을 개발했으며, 이 큐브는 위치를 변화시켜 데이터를 저장, 검색, 삭제할 수 있습니다.

이 기계식 컴퓨터들은 여러 가지 주요 특징을 가지고 있습니다:

  • 1cm 크기의 플라스틱 큐브들이 64개의 상호 연결된 큐브 단위로 그룹화되어 있습니다
  • 종이를 자르고 접는 예술인 키리가미에 기반하여 설계되었습니다
  • 큐브는 이진법(0 또는 1)뿐만 아니라 5가지 이상의 상태를 가질 수 있습니다
  • 큐브의 위치 변화는 전체 구조에 변화를 줍니다
  • 큐브를 연결하는 탄성 테이프를 늘리면 데이터 수정이 가능합니다
  • 3D 형태의 기계식 암호화나 복호화가 가능합니다
  • 64개의 큐브 단위는 최대 5단계 높이로 쌓을 수 있습니다

이 시스템은 여러 가지 이유로 흥미롭습니다. 데이터는 큐브를 위아래로 움직여서 저장됩니다. 이러한 움직임은 전체 큐브 그룹의 모양을 변경합니다. 자기장은 멀리서 자개판으로 큐브를 밀어낼 수 있습니다. 큐브는 일단 데이터가 설정되면 제자리에 고정되도록 신축성 있는 테이프로 연결되어 있습니다.

NC State의 연구원인 Yanbin Li는 이 시스템이 실생활에 활용될 수 있다고 설명했습니다. 예를 들어, 사람들이 큐브를 특정 방식으로 배열하여 3D 비밀번호를 만들 수 있습니다. 간단한 이진 설정을 사용하면 9개의 큐브로 36만 2천 가지 이상의 서로 다른 패턴을 만들 수 있습니다. 또한, 이러한 큐브가 여러 안정 상태를 가질 수 있기 때문에 더 복잡한 컴퓨팅에 대한 잠재력도 있습니다.

이 프로젝트는 높은 정보 용량 때문에 주목받고 있습니다. 이 큐브들은 전통적인 이진 시스템보다 더 복잡한 방식으로 배열할 수 있습니다. 최대 5층 높이로 쌓아 올리면, 데이터 저장 및 처리의 일반 한계를 초과합니다. 현재 연구는 기본적인 이진 컴퓨팅에 초점을 맞추고 있지만, 팀은 코딩에서 향후 발전의 가능성을 보고 있습니다.

기계식 컴퓨터는 픽셀 화면 대신 3D로 정보를 표시하는 새로운 터치 기반 시스템을 구축하는 데 기여할 수 있습니다. 이러한 디스플레이는 데이터와 상호 작용하는 새로운 방식을 제시할 수 있습니다.

이 프로젝트는 미국 국립과학재단의 지원으로 보다 신뢰할 수 있는 기계적 데이터 저장소를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 전자나 소프트웨어 코드를 사용하지 않고 기계적 구조에 의존합니다. 앞으로의 협력을 통해 이러한 독특한 구조를 사용하는 새로운 프로그램들이 만들어질 수 있습니다. 또한, 이러한 시스템은 정보를 기계적으로 인코딩하고 디코딩할 수 있으며, 이는 암호화의 또 다른 방법을 제공합니다.

연구에 따르면 기계 시스템은 데이터 저장과 암호화에 활용될 수 있습니다. 이번 연구팀의 업적은 물리학과 재료과학이 컴퓨팅과 함께 작동할 수 있음을 보여줍니다. 이 분야가 발전함에 따라 데이터와 보안에 대한 우리의 이해가 변화할 수 있습니다.

그 진전은 더 많은 아이디어를 촉진시킵니다. 연구자들은 이러한 3D 형태를 위한 코딩과 다른 고급 사용법을 조사할 것입니다. 협업과 추가 테스트를 통해 이 키리가미 기반 시스템은 컴퓨팅 기술의 일반적인 부분이 될 수 있습니다.

연구는 여기에서 발표되었습니다:

http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.ado6476

및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다

Yanbin Li, Shuangyue Yu, Haitao Qing, Yaoye Hong, Yao Zhao, Fangjie Qi, Hao Su, Jie Yin. Reprogrammable and reconfigurable mechanical computing metastructures with stable and high-density memory. Science Advances, 2024; 10 (26) DOI: 10.1126/sciadv.ado6476
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