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안녕하세요 친구들 👋 ,
즐거운 화요일입니다! 의도치 않게 두 편으로 이어지게 된, LLM 과정이 아닌, 인간이 할 수 없는 일들을 해낼 수 있는, 우리에게 물리적 세계에서 초인적인 능력을 부여할 모델들을 소개하는 시리즈의 최신 편에 오신 것을 환영합니다. 두 모델 모두 샌프란시스코에서 찾아볼 법한 창업자들과 공동으로 집필했지만, 세계 최고의 도시 뉴욕에서 사업을 구축하고 있습니다.
첫 번째는 지난주 핌 드 위트와 함께 쓴 세계 모델 에 관한 에세이였습니다.
오늘 이야기는 인간이 거의 할 수 없는 방식으로 전자기장을 직관적으로 감지할 수 있는 기계에 관한 것입니다. 이러한 기계는 더 나은 전자기(EM) 시스템을 설계하고 구축하는 데 도움이 될 것입니다.
아시다시피 저는 경제에서 전자기 시스템의 역할이 점점 더 커질 것이라고 매우 낙관적으로 생각합니다. 샘과 제가 『일렉트릭 슬라이드』를 쓴 후, 아레나 피지카의 CEO인 프라탑 라나데와 이메일을 주고받았습니다. 그중 한 이메일에서 그는 이렇게 썼습니다.
전기 및 전자기 부품은 현대 하드웨어의 "신경계"와 같으며 고장의 40~50%를 차지합니다. 국가 차원에서 이를 시험하고 제작하는 능력은 퇴보했지만, 제 생각에는 더욱 심각한 문제는 인류가 여전히 전자기력을 온전히 활용하지 못하고 있다는 점입니다.
지난 7개월 동안 우리는 친분을 쌓았고, 프라탑은 제 머리를 여러 번 혼란스럽게 만들었습니다. 제가 가장 매료된 것 중 하나는 그가 회사의 미래를 걸고 내놓은 아이디어, 제게 이메일로 보낸 내용입니다. 인간은 전자기파를 직관적으로 이해할 수 없으며, 이것이 우리 모두가 바라는 전기 분야의 발전을 가로막는 병목 현상이라는 것입니다. 하지만 기계가 인간보다 훨씬 더 잘 전자기파를 이해하도록 가르칠 수 없는 이유는 없습니다.
지난 몇 년간 아레나는 인공지능 도구를 개발하고 전문 전기 및 RF 엔지니어를 파견하여 기업들이 전자기 하드웨어를 설계, 개발 및 디버깅할 수 있도록 지원해 왔습니다. AMD, Anduril, Sivers Semiconductors 등의 기업들과 협력하고 있으며, 파운더스 펀드, 피터 틸, 이니셜라이즈드(게리 탄), 쉴드 캐피털, 137 벤처스 등의 투자자들의 지원을 받고 있습니다.
오늘날 그들은 "전자기 초지능" 개발이라는 확장된 사명을 가지고 Arena Physica로 브랜드를 변경하고 있습니다.
이 글은 우리가 볼 수 없는 영역을 기계에게 가르치는 방법과, 만약 우리가 그렇게 할 수 있다면 세상이 어떻게 달라질지에 대한 에세이입니다.
자, 시작해 볼까요?
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전자기력이 은밀하게 세상을 지배한다
전자기력은 우리 세상을 은밀하게 움직이고 있습니다. "은밀하게"라고 말하는 이유는 지구상에서 그 작동 원리를 직관적으로 이해할 수 있는 사람은 극소수에 불과하기 때문입니다.
휴대폰의 GPS는 타임스탬프가 포함된 전자기파(EM)를 송출하는 위성에서 에너지를 공급받습니다. 아파트의 와이파이도 벽에서 반사되는 전자기파를 이용해 생성됩니다. 항공 교통 관제는 레이더를 이용하는데, 이는 항공기에서 반사되는 전자기파를 감지하는 방식입니다. 영화 '탑건'에서 매버릭이 적기를 추적할 때 사용하는 것도 위상 배열 레이더로, 전자기파를 조종하는 역할을 합니다. 비접촉식 결제도 전자기파를 이용합니다. 전자레인지도 마찬가지입니다. 해저를 가로질러 소모 스 네트워크를 통해 인터넷을 전달하는 광섬유 케이블도 빛을 이용하는데, 빛 역시 전자기파의 일종입니다.
모든 무선 신호, 의료 영상, 레이더 스캔, 데이터 센터 내부에서 서로 통신하는 모든 칩. 이 모든 것은 전자기파이며, 이러한 파동을 조작하도록 설계된 물리적 구조에 의해 형태와 방향이 결정됩니다. 전기와 지능이 우리 시대를 정의하기 위해 경쟁하는 가운데, 전자기파의 존재는 더욱 두드러지게 나타나고 있습니다. 데이터 센터에서 칩들은 단거리 전자기파를 통해 서로 통신합니다. 만약 일론 머스크가 데이터 센터를 우주로 옮기는 데 성공한다면 , 인공지능은 위성에서 전자기파를 통해 여러분의 기기로 전송될 것입니다.
패키와 샘이 저서 『일렉트릭 슬라이드』 에서 썼듯이, 경제적으로 전기화할 수 있는 모든 것이 전기화될 것입니다. 자동차, 트럭, 버스, 드론, 보트, 스토브, 히트 펌프, 배터리, 자전거, 심지어 비행기까지, 움직이고, 열을 발생시키고, 빛을 내고, 연산을 수행하거나 에너지를 변환하는 모든 것이 기계식에서 전기식으로 전환되고 있습니다. 새롭게 전기화되는 이 모든 것들은 전자기파 부품으로 가득 차게 될 것입니다.
1970년에는 신차 가격의 평균 5%가 전자 장비에 할애되었습니다. 2020년에는 그 수치가 40%에 달했습니다. 2030년에는 소비자용 자동차의 전자 장비 비용이 차량 가격의 50%에 이를 것으로 예상됩니다.
F-35 라이트닝 II 전투기의 전자 장비 비용은 전체 비용의 35%를 차지하는데, 이는 엔진 자체 가격보다 높고, 2천만 달러짜리 프랫앤휘트니 F-135 엔진 비용의 15%보다도 높은 수치입니다. 2030년대에 F-47 전투기가 생산될 것으로 예상되는 시점에는, 3억 달러에 달하는 기체 가격의 40% 이상을 전자 장비에 투자하게 될 것입니다.
이건 좋은 현상입니다. 우리는 이러한 전기화가 계속되기를 바랍니다. 전기 자동차는 환경에 미치는 영향이 적으면서 성능이 더 뛰어나고, 내연기관으로는 불가능한 기능을 제공하며, 자율 주행에 더 적합하고, 앞으로도 비용 대비 성능 면에서 우위를 더욱 확대해 나갈 것입니다.
하지만 『일렉트릭 슬라이드』 에서 다루는 여러 과제, 특히 생산과 관련된 과제 외에도 , 새롭고 더 나은 전자기 기계의 연구 개발에 있어서 그에 못지않게 큰 문제가 있습니다. 바로 전자기 기술의 작동 원리를 제대로 이해하는 사람이 극히 소수에 불과하다는 점입니다.
무선 주파수(RF) 공학, 즉 전자기파의 형태와 방향을 조절하는 하드웨어를 설계하는 분야가 흔히 '흑마술' 에 비유되는 데에는 이유가 있습니다. 전 세계에 전자기학을 깊이 직관적으로 이해하고, 어떤 형태가 어떤 전자기장을 생성할지 머릿속으로 그려볼 수 있는 사람은 열 명 정도밖에 되지 않습니다 .¹ 저는 그런 사람 중 한 명은 아니지만, 그들을 만나본 적은 있습니다. 제가 운영하는 회사인 Arena Physica 에서 그런 사람들을 채용하고 있고, 그중 많은 사람들과 함께 학교를 다녔습니다.
물리학과에 한 남학생이 있었는데, 교수님께서 그 학생에 대해 "이 학생의 특별한 점이 뭔지 알아?"라고 물으셨죠. 우리 모두 "모르겠다"고 대답했어요. 그러자 교수님 께서 "이 학생은 전자처럼 생각한다"라고 말씀하셨죠.
그가 말하려던 것은, 만약 전자가 지각 능력을 가지고 있다면, 자신을 잡아당기는 이 모든 다양한 장을 느낄 수 있을 것이라는 점입니다. 전자는 아마도 우리가 중력을 직관적으로 느끼는 것처럼, 즉 공을 놓으면 땅으로 떨어질 것이라는 것을 직관적으로 아는 것처럼, 이러한 느낌에 대한 직관을 가지고 있을 것입니다. 우리 조상들 중 중력을 직관적으로 느끼지 못했던 사람들은 자손을 남기지 못하고 오래 살지 못했습니다.
극히 소수의 사람들만이 전자기 시스템을 연구하고, 테스트하고, 설계하고, 시뮬레이션하는 데 충분한 시간을 투자하여 마치 중력처럼 직관적으로 전자기 현상을 이해할 수 있습니다. 하지만 우리 대부분에게 전자기 현상은 거의 눈에 보이지 않습니다.
인류 역사의 대부분 동안 우리는 생존을 위해 가시광선 영역 너머를 볼 필요가 없었습니다. 그리고 실제로 그렇게 하지 않았습니다. 우리 조상들 중 귀중한 자원을 낭비하며 전자기파 전체 영역을 관찰하려 했던 사람들은 이러한 특성을 후손에게 물려줄 만큼 오래 살지 못했을 것입니다.
인간은 전자기 스펙트럼의 극히 일부분인 "가시광선" 영역, 즉 파장이 400나노미터(보라색)에서 700나노미터(빨간색) 사이인 영역만 볼 수 있습니다. 우리는 이보다 짧은 파장(자외선, X선, 감마선)이나 긴 파장(적외선, 마이크로파, 전파)은 볼 수 없습니다.
지금까지는 아무 문제 없이 잘 작동했습니다. 전자기력이 세상을 지배하기 전까지는 말이죠.
우리는 깊이 의존하는 근본적인 힘을 가지고 있지만, 그 힘을 자연스럽게 다룰 수 있는 사람은 극히 드뭅니다. 이는 기술 발전을 늦추고 우리가 만들어낼 수 있는 것을 제한합니다.
다행히 인공지능은 인간의 맹점을 공유하지 않습니다. 특히 패턴을 파악하고, 연결고리를 만들고, 인간에게는 직관적이지 않은 상호 의존성을 이해하는 데 탁월합니다.
이러한 이유로 우리는 컴퓨터가 전자기학을 이해하는 데 있어 우리보다 훨씬 뛰어날 것이라고 생각합니다. 우리는 언어 전반에 걸쳐 일반화되는 LLM과 유사한 대규모 전자기장 모델(LFM)을 구축할 수 있을 것입니다. 이 LFM을 사용하여 전자기파를 이해하고 원하는 대로 제어할 수 있을 것입니다.
이것이 바로 Arena Physica에서 우리가 걸고 있는 큰 도박입니다. 왜 이런 도박을 하는지 이해하려면 먼저 여러분이 전자기학을 이해하고 있어야 합니다.
전자기학에 대한 간략한 입문
패키와 샘은 일렉트릭 슬라이드 에서 전자기학의 간략한 역사를 발표했습니다.
이어서 전자기학에 대한 간략한 입문 설명을 드리겠습니다. 관련 역사도 간략히 언급하겠지만, 제 목표는 여러분이 전자기학에 대한 실질적인 이해를 갖도록 하는 것입니다.
우리 우주의 모든 것이 작동하는 방식을 지배하는 네 가지 근본적인 힘이 있습니다.
강력한 힘
약한 힘
중력
전자기학
강력 과 약력은 원자보다 작은 규모에서 작용합니다. 강력은 원자핵 내에서 양성자와 중성자를 결합시키는 역할을 합니다. 약력은 방사성 붕괴와 핵융합을 가능하게 합니다.
중력은 네 가지 힘 중에서 엄청나게 약합니다(전자기력보다 약 10³⁶ 배 약함). 그럼에도 불구하고 우주적 규모에서는 지배적인 힘을 발휘합니다. 중력은 오직 인력만 작용하고 척력은 작용하지 않기 때문에 그 힘은 계속해서 누적됩니다. 또한 질량이나 에너지를 가진 모든 입자에 작용합니다. 중력은 근본적으로 신비롭기도 합니다. 중력과 양자역학은 우리 세계가 어떻게 작동하는지를 설명하는 매우 강력한 이론이지만, 근본적으로 서로 양립할 수 없습니다. 이는 물리학에서 가장 심오한 미해결 문제 중 하나로 남아 있습니다. 하지만 우리는 중력과 강렬하고 직관적인 관계를 맺고 있습니다. 일상생활에서 우리는 중력의 힘을 느낄 수 있습니다.
전자기력은 우리가 일상생활에서 가장 직접적으로 상호작용하는 힘입니다. 또한 우리가 산업화 과정에서 가장 적극적으로 활용해 온 힘이기도 합니다. 전자기력은 빛, 전기, 자기, 화학 등 핵 규모 이상의 물질 작용의 모든 것을 지배합니다. 물질이 구조를 갖는 이유, 화학 반응이 일어나는 이유, 그리고 기술이 작동하는 이유가 바로 전자기력 때문입니다. 원자의 구조(핵에 결합된 전자), 분자 간 결합, 고체의 강성, 그리고 모든 전자 기기와 통신 기술의 작동 원리 또한 전자기력에 기인합니다. 중력과는 달리 전자기력은 양전하와 음전하를 모두 가지고 있어 서로 끌어당기거나 밀어낼 수 있으며, 큰 전하가 축적되면 서로 중화되는 경향이 있습니다. 전자기력에 대한 우리의 수학적 이해는 매우 정확합니다. 이는 과학 전체에서 가장 정밀하게 검증된 이론인 양자 전기역학(QED)으로 설명됩니다.
하지만… 이러한 정밀함에도 불구하고 전자기 시스템은 직관에 매우 반하는 경우가 많습니다. 예를 들어, RF 엔지니어링은 마치 마법과 같다는 평판을 얻고 있습니다. 특정 주파수에서 전자기장이 파동처럼 분포하는 특성 때문에 단순한 회로 이론에서 비롯된 직관과는 상반되는 현상이 나타나기 때문입니다.
하지만 우리는 직관력을 최대한 키우도록 노력해야 합니다.
모든 힘은 에너지를 가지고 있습니다. 전자기 에너지는 우리가 광자라고 부르는 빛의 입자, 즉 양자의 형태로 존재하지만, 안테나, 레이더, 통신 시스템, 위상 배열과 같은 대부분의 장치에서는 주파수, 파장, 위상의 관점에서 파동으로 생각하는 것이 더 쉽습니다 . 광자는 주파수에 따라 에너지 양이 다르며, 이는 전자기 스펙트럼에서 확인할 수 있습니다. 초고에너지 광자는 극자외선(EUV)을 사용하여 칩을 만드는 ASML 장비와 같은 것을 예로 들 수 있습니다. EUV는 매우 높은 주파수를 가지고 있으므로 에너지가 매우 높고, 결과적으로 파장이 매우 짧습니다. 가시광선을 지나 반대편으로 가면 적외선에 도달하고, 전자기 에너지는 열로 변환됩니다. 그다음에는 무선 주파수(RF)에 도달합니다. RF에서는 매우 낮은 에너지의 광자를 사용합니다. 하지만 사실 모든 전자기파는 동일한 원리를 따릅니다. 에너지가 높을수록 주파수가 높고 파장이 짧으며, 그 반대도 마찬가지입니다. ( 여기에서 전자기 스펙트럼을 살펴보세요 .)
자, 프리즘을 생각해 보세요. 프리즘은 입사하는 전자기파, 즉 서로 다른 광자를 다르게 처리하는 물체 또는 물질입니다. 예를 들어 빨간색 광자라면 굴절률, 즉 얼마나 휘어지는지가 특정 값입니다. 파란색 광자의 굴절률은 다릅니다. 이렇게 모든 광자가 굴절되면 프리즘 반대편에서 아름다운 무지개가 나타납니다.
만약 원시인이 전자를 조작할 수 있다는 사실을 발견했다면, 그들이 가장 먼저 할 일은 아마도 아주 간단한 일일 것이다. 전자를 켜고 끄는 것. 켜짐, 꺼짐. 하나, 영.
또 다른 문제는 속도가 매우 느리다는 것이었습니다. 전자 스위치의 등장으로 이제 우리는 GHz 속도(초당 10⁹ 사이클)로 작동하는 프로세서를 만들 수 있는 길을 열게 되었습니다.
그래서 우리는 진공관 을 발명했습니다. 진공관은 공기를 제거했습니다. 대기가 없으니 아크 방전이 발생하지 않았습니다. 하지만 진공관은 깨지기 쉽고 전력 소모가 많았으며 대량 생산이 어려웠습니다. 획기적인 발전은 반도체, 즉 실리콘과 같은 물질의 발명이었습니다. 이 물질들은 전압을 가하면 전류가 흐르거나 흐르지 않도록 제어할 수 있습니다(그래서 반도체라고 합니다). 반도체는 기계식에서 디지털로의 전환을 가능하게 했고, 전압에 따라 켜지거나 꺼지는 아주 작은 실리콘 소자인 트랜지스터를 탄생시켰습니다. 이것이 바로 무어의 법칙을 가져왔고, 부울 논리를 가능하게 했으며, 현대 컴퓨팅의 모든 것을 가능하게 했습니다. 트랜지스터라는 단 하나의 혁신이 지난 70년간 우리 기술 발전의 대부분을 이끌어냈습니다.
하지만 고든 무어가 1965년에 발표한 논문 , 즉 훗날 무어의 법칙으로 알려지게 될 내용을 설명한 논문을 읽어보면, 논문의 전반부만 디지털 실리콘에 관한 것이고, 후반부는 아날로그 실리콘에 관한 것임을 알 수 있습니다.
아무도 아날로그 부분에 주목하지 않았지만, 저는 오늘날 아날로그 부분이 디지털 부분보다 훨씬 더 매력적이라고 생각합니다.
이로써 우리는 결정론적 컴퓨팅의 영역을 벗어나 흑마술의 세계로 들어서게 됩니다.
집에서 따라해 보세요
여기 실험 하나 해 볼게요. 집에서 한번 따라 해 보세요.
구리선을 가져다가 배터리에 연결하고 전류를 직접 흘려보내세요. 그러면 생성된 자기장이 구리선을 나선형으로 감쌀 것입니다. 나침반을 구리선 가까이에 대고 바늘이 나선형에 수직으로 움직이는 것을 보면 자기장이 형성되고 있음을 확인할 수 있습니다.
이제 같은 전선을 연필이나 나사에 10~15번 감아 스프링 모양(솔레노이드)으로 만들어 보세요. 그리고 전류를 흘려보내 보세요. 자기장이 완전히 달라집니다. 전선을 감싸는 대신 코일의 중심을 곧장 통과하게 됩니다. 같은 전선, 같은 전류이지만 모양이 다르면 자기장도 완전히 달라집니다.
이것이 바로 전자기학의 기본 원리입니다. 기하학이 그 동작을 결정하죠 . 모든 안테나, 레이더, 위상 배열 장치는 이 원리를 더욱 정교하게 구현한 것입니다. 적절한 모양을 찾으면 전자기장을 거의 무엇이든 조종할 수 있습니다.
모양이 왜 그렇게 중요한지 이해하려면 전자기파가 도체에 부딪혔을 때 어떤 일이 일어나는지 생각해 보세요.
도체는 자유 전자를 가지고 있다는 점에서 특별합니다. 자유 전자는 절연체처럼 격자에 갇혀 있지 않고, 물리학자들이 "전자 바다"라고 부르는 곳에서 자유롭게 떠다닙니다. 광자(전자기파)가 이 전자 바다에 부딪히면 전자들이 그에 반응하여 움직이기 시작합니다. 즉, 파동과 함께 진동하는 것입니다.
이것이 바로 안테나의 기본적인 작동 원리입니다. 조부모님 댁 지붕에 있던 구부러진 TV 안테나는 멀리 떨어진 방송국에서 송출하는 UHF 주파수를 수신하기 위해 특별히 제작된 것입니다. 대기를 통과하는 전자기파가 안테나에 부딪히면 금속 내부의 전자가 진동하게 되고, 이 진동하는 전자가 전선을 따라 TV로 전달되어 신호를 발생시키는 것입니다.
그 신호는 '아이 러브 루시' 의 인코딩된 이미지와 같은 정보를 담고 있었는데, 이 이미지들은 전자기파 진동 패턴으로 압축되어 공중으로 송출되고, 안테나에 흡수되어 TV에서 해독되었습니다. 잠시 생각해 보면, 이 모든 과정은 완전히 터무니없어 보입니다. 우리는 보이지 않는 파동을 이용해 공중으로 움직이는 영상을 전송합니다. 그리고 그 파동을 다시 영상으로 변환하는 것은 결국 전선의 모양에 달려 있습니다.
레이더는 기본적으로 같은 방식으로 작동하지만, 출력이 더 높고 역방향으로 움직인다는 점이 다릅니다.
제2차 세계 대전은 레이더 개발을 가속화했습니다. 또한 레이더가 얼마나 절실히 필요한지를 보여주었습니다. 연합군은 맹렬한 공격을 받으며 다가오는 위협을 추적해야 했습니다. 그들은 전쟁 덕분에 빠르게 발전한 레이더에 의존하게 되었습니다. 19세기 후반과 20세기 초, 하인리히 헤르츠(Hz로 유명한)는 전파가 물체에 반사될 수 있음을 보여주었습니다. 여러 물리학자들은 또한 선박이나 다른 물체가 근처에 있을 때 전파 신호가 이상하게 변한다는 것을 발견했습니다. 1920년대와 1930년대 초에 미국, 영국, 독일, 프랑스, 소련, 이탈리아, 일본의 과학자들은 전파 반사를 이용하여 물체를 탐지하는 실험을 진행했습니다.
1935년, 로버트 왓슨-와트(증기 기관 와츠와는 무관)라는 영국인이 펄스 전파를 이용한 실용적인 항공기 탐지 시스템을 제안하고 시연했습니다. 이는 영국 해안을 따라 구축 된 체인 홈 조기 경보망의 탄생으로 이어졌습니다. 체인 홈은 제2차 세계 대전 초기에 가동되어 영국 본토 항공전에서 영국 공군에 조기 경보를 제공했으며, 독일의 영국 침공을 막는 데 결정적인 역할을 했다는 평가를 받고 있습니다. 미국은 영국의 기술 이전을 통해 이 기술 개발을 뒤이어 추진하여 기술력과 제조 능력을 확대했습니다. 미국에서는 앨프레드 루미스가 턱시도 파크 3 연구소에서 연구를 주도했고, MIT의 레이더 연구소 설립을 도왔습니다. 레이더 연구소는 사격 통제 레이더, 공중 레이더, 항법 레이더 등을 개발했습니다. 한편 독일은 이와 유사한 시스템을 구축하여 각기 다른 방향으로 기술 발전을 이끌었습니다.
레이더는 방송 신호를 수신하는 대신 여러 파장의 빔을 송신하고, (폭격기 같은) 물체에 반사되어 오는 반향음을 수신합니다. 물체가 충분히 크고 가까이 있다면 탐지할 수 있습니다.
하지만 하늘을 관측하려면 빔을 여러 방향으로 향하게 해야 합니다. 1940년대에는 말 그대로 거대한 접시형 안테나를 회전시켜야 했습니다. 이를 위해서는 기계식 모터가 필요했죠. 거대한 안테나를 회전시키는 기계식 짐벌이 필요했던 겁니다.
핵심적인 통찰은 건설적 간섭과 파괴적 간섭 , 즉 연못에 생긴 잔물결이 만나 서로 증폭시키거나 상쇄시키는 현상과 같은 원리입니다.
하나의 큰 접시 안테나 대신, 마치 체스판처럼 각 칸이 작은 안테나 타일로 이루어진 격자를 상상해 보세요. 각 타일은 신호를 방출할 수 있습니다. 각 타일은 칩/패키지/PCB 전체에 걸쳐 있는 RF 프런트엔드와 안테나 구조를 나타내며, 마치 하나의 통합된 전자기 객체처럼 작동합니다. 이제 가장 왼쪽 타일에서 먼저 신호를 보내고, 그 다음 타일에서 아주 조금 뒤에, 또 그 다음 타일에서, 이런 식으로 순차적으로 신호를 보내면 각 타일에서 나오는 파면들이 서로 간섭하게 됩니다. 타이밍을 잘 맞추면 특정 방향으로 건설적인 간섭이 일어나 원하는 방향으로 향하는 하나의 집중된 빔 효과를 만들어낼 수 있습니다.
타이밍 패턴을 변경하면 빔이 다른 곳을 향하게 됩니다. 움직이는 부품 대신 각 타일이 발사되는 시점을 제어하는 아날로그 및 디지털 로직을 사용할 수 있습니다.
이것을 위상 배열 이라고 합니다. 그리고 이것이 현대 레이더의 작동 원리입니다. 직접 조작해 보면서 직관력을 키우고 싶으시다면, 저희가 만든 간단한 시뮬레이터를 사용해 보세요.
F-35 전투기에 탑재된 레이더는 AESA(능동 전자 스캔 배열)라고 불립니다. 레이더 자체에는 움직이는 부분이 전혀 없습니다. 반도체 타일들이 격자 형태로 배열되어 있고, "빔"은 순전히 타이밍을 이용해 하늘을 가로지르며 스캔합니다. 스타링크도 이와 같은 원리로 작동합니다. 각 스타링크 단말기에는 이러한 빔 형성 실리콘 타일이 1,280개 있습니다. 바로 이 때문에 예전에는 수백만 달러짜리 회전식 접시 안테나가 필요했던 기능을 300달러짜리 평면 패널로 구현할 수 있는 것입니다.
명심하세요: 디지털 실리콘은 트랜지스터가 켜지고 꺼지는 것에 관한 것입니다. 하지만 위상 배열의 타일들은 물리적 기하학적 구조를 통해 전자기장을 형성합니다.
위상 배열 타일은 실제로 구리와 실리콘으로 만들어진 3차원 조형물로, 전자가 통과할 때 원하는 전자기장을 정확하게 생성하도록 설계되었습니다.
이것을 만드는 것이 왜 이렇게 어려울까요?
원하는 전자기장을 생성하는 것은 기하학, 즉 도형에 관한 것입니다. 하지만 어떤 도형을 만들어야 할까요?
아날로그 실리콘은 다릅니다. 물리 법칙은 파동 물리학이며, 파동은 우리의 직관에 어긋나는 현상을 보입니다 .
이것이 바로 아날로그 실리콘 4 용 ARM이 존재하지 않는 이유입니다. 표준화된 회로 설계인 "IP"를 다수의 고객에게 높은 수익을 내며 판매할 수 있는 회사는 없습니다. 그러한 표준 회로는 존재하지 않기 때문입니다. 모든 새로운 시스템은 서로 다르고, 결과적으로 각 고객마다 요구 사항이 다릅니다.
ARM은 디지털 칩이 자체적으로 모든 기능을 포함하고 있기 때문에 어떤 휴대폰에서도 작동하는 칩을 설계할 수 있습니다. 하지만 스타링크 단말기용으로 설계된 아날로그 위상 배열 타일은 다른 위성에서는 작동하지 않습니다. 간섭 패턴이 완전히 다르기 때문입니다!
그리고 시뮬레이션 도구는 속도가 느립니다 . 전자기장을 지배하는 방정식은 맥스웰 방정식 이라고 불리는데, 이는 풀기가 매우 어려운 것으로 악명 높은 4개의 편미분 방정식입니다.
그냥 방정식일 뿐인데, 뭐가 문제야?
전자기파의 주파수가 높을수록 입자처럼 행동하는 경향이 강해집니다. 직관적으로 공을 떠올려보면, 공의 위치를 쉽게 알 수 있고, 물체에 부딪혀도 아무런 영향을 받지 않고 튕겨 나갑니다. 공이 한쪽 구석에 있더라도 다른 쪽 구석에는 아무런 영향을 주지 않습니다. 하지만 전자기파의 파장이 길어질수록(무선 주파수 영역으로 갈수록) 파동처럼 변하고, 입자가 마치 "퍼져 나가는" 것처럼 됩니다. 이 파동들은 연못에 잔물결이 일듯 서로 강하게 간섭하거나 상쇄시키는 작용을 합니다.
그러니까, 만약 당신이 엔비디아처럼 고주파 칩을 상자에 담아 판매한다면, 단일 제품만 판매할 수 있습니다. 하나의 GPU를 설계해서 누구에게나 판매할 수 있는 거죠. 해군이 함선에 칩을 탑재하든, 소니가 플레이스테이션에 탑재하든 차이가 없습니다. 모두 칩을 사서 장착하기만 하면 되니까요. 하지만, 예를 들어 위상 배열 시스템용 부품을 구매한다면 전체 시스템을 모델링해야 합니다. 1형이 아니라 2형이기 때문이죠. 해군 함선용으로 설계된 것이 스타링크 단말기에서는 작동하지 않습니다. 전자기장은 주변의 모든 것, 즉 금속 케이스, 장착 구조물, 주변 부품과 상호 작용합니다. 환경이 바뀌면 완전히 새로운 설계가 필요하죠. 모든 것이 맞춤형 서비스 문제가 되고, 이러한 전문가와 시뮬레이션에 의해 속도가 제한됩니다.
요컨대, 슈퍼컴퓨터나 Ansys 같은 프로그램을 사용하더라도 해법이 느린 이유는 방정식이 복잡하고 전문 지식을 요구하기 때문입니다. 방정식이 매우 어려운 이유는 경계 조건(매끄러운 미적분학이 적용되지 않는 경계) 때문입니다. 예를 들어, 날카로운 금속 모서리는 강한 전자기 반사를 일으켜 전자기장이 예상치 못한 방식으로 집중되는 문제를 야기할 수 있습니다.
제안된 설계에 대한 전체 시뮬레이션을 실행하는 데는 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 예를 들어, 설계 과정은 다음과 같습니다. 최선의 모양을 추측하고, 시뮬레이션이 완료될 때까지 몇 시간을 기다리고, 제대로 작동하지 않는다는 것을 발견하고, 모양을 수정하고, 다시 몇 시간을 기다립니다. 현장 전문가들과 협력하면서, 기존 도구를 사용한 시뮬레이션 반복 작업에 일주일이 걸리는 것을 목격했습니다. 전자기 초지능을 개발하기에는 이러한 방식으로는 충분한 '시도 횟수'를 확보할 수 없습니다.
RF 설계는 무차별 대입 방식으로는 할 수 없습니다. 탐색 공간이 무한하고 각 평가에 너무 많은 시간이 소요됩니다.
각 픽셀이 64×64 격자에서 금속 또는 유전체로 구성될 수 있는 간단한 2층 회로를 생각해 보세요. 이는 단 하나의 작은 부품에 대해 대략 2⁶⁴×⁶⁴ , 즉 10¹²³³ 가지의 가능한 구성 수를 의미합니다. 인류의 RF 설계 역사 전체를 통틀어 탐구해 온 것은 이 공간의 극히 일부분에 불과합니다. 자, 여러분은 이 중에서 몇 가지 구성 수를 생각해낼 수 있는지 한번 생각해 보세요 .
이러한 검색 영역을 탐색하려면 직관력이 필요합니다. 원하는 필드 패턴을 보고 어떤 모양이 그것을 만들어낼지 직감적으로 느낄 수 있는 사람이 필요합니다.
이런 능력을 가진 사람들은 전자가 구조를 통과하는 방식, 전자기장이 모서리를 돌아 휘어지는 방식, 파동이 간섭하는 방식 등을 감각적으로 파악하는 데 수십 년을 투자해 왔습니다. 그들은 칠판에 나선형을 그리고 어떤 주파수를 강하게 방출하고 어떤 주파수를 흡수할지 대략적으로 설명할 수 있습니다. 하지만 전자처럼 볼 수 있었던 제 반 친구를 제외하면, 이러한 직관은 극소수의 특별한 사람들에게 조차 타고난 것이 아닙니다. 그들은 오랜 경력에 걸쳐 고된 노력을 통해 이러한 직관을 습득합니다. 중력과는 달리, 가시광선 영역 밖의 전자기장을 이해해야 한다는 진화적 압력이 없었기 때문입니다. 우리는 전자기장을 느끼지 못하고, 우리 눈에는 보이지 않습니다.
나는 어린 딸아이가 세상을 배우는 모습을 지켜본다. 딸아이는 벌써부터 역학에 대한 직관력을 갖고 있다. 테이블에서 유리잔을 굴리면 깨진다는 것을 알고 있다. 하지만 전자기학에 대한 직관력은 전혀 없는데, 아마 유전적인 요인일 것이다. 99.99%의 사람들이 전자기학에 대한 직관력을 갖고 있지는 않다.
우리가 전자기파를 이토록 원하는 대로 조작할 수 있게 된 것은 기적과도 같은 일입니다. 하지만 세상은 점점 더 전자기파의 영향을 많이 받게 될 것이고, 우리는 훨씬 더 다양한 형태의 전자기파가 필요할 것입니다.
즉, 우리는 전자기학에 대한 직관력을 가진 무언가를 만들어야 한다는 뜻입니다.
전자기학을 위한 알파고
2016년, 딥마인드의 알파고는 역사상 가장 위대한 바둑 기사 중 한 명인 이세돌을 꺾었습니다.
모두의 기억에 가장 강하게 남은 순간은 2차전 37번째 수였다.
전문가들의 논평은 대략 이랬습니다. "실수야." 그다음에는 "어리석은 짓이야." 그다음에는 "정말 이상한 움직임이네." 그리고 마지막으로 "아름답다. 우아하다."
알파고는 인간이라면 감히 시도하지 않았을, 너무나 파격적인 수를 두었기에 세계 최고의 바둑 기사들조차 처음에는 실수로 치부해 버렸습니다. 하지만 그 수는 효과가 있었습니다. 기계는 수천 년 동안 바둑을 두어 온 인간조차 발견하지 못했던 전략을 찾아낸 것입니다.
알파고가 가능했던 이유는 무엇일까요? 두 가지입니다. 첫째, 바둑은 명확한 규칙과 완벽한 시뮬레이터를 가지고 있습니다. 바둑판의 상태와 가능한 수를 항상 정확히 알 수 있죠. 둘째, 이러한 제약 덕분에 컴퓨터는 매우 빠른 속도로 수백만 판의 바둑 게임을 둘 수 있습니다. 알파고는 역사상 모든 인류가 둔 바둑 게임을 합친 것보다 더 많은 게임을 통해 학습했습니다.
우리는 알파고가 바둑에서 했던 것처럼 물리학에서 그런 일을 하고 싶습니다. 수백만 번의 전자기적 설계 게임을 진행하고 인간이 도저히 습득할 수 없는 직관력을 개발하는 시스템을 만들 수 있다면 어떨까요?
우리와 그 꿈 사이에는 분명한 장애물이 있었습니다. 알파고가 성공한 이유는 바둑을 완벽하게 시뮬레이션했기 때문입니다. 바둑돌을 놓으면 어떤 일이 일어나는지 정확히 알 수 있죠. 하지만 물리 법칙은 훨씬 복잡하고, 시뮬레이터는 느립니다. 맥스웰 방정식을 푸는 데만도 몇 시간이 걸립니다. 하룻밤 사이에 "수백만 판을 두는 것"은 불가능한 일입니다.
그래서 먼저 시뮬레이터를 만들어야 했습니다.
우리가 구축하고 지속적으로 확장해 온 EM 기초 모델은 EM 물리학 시뮬레이터입니다.
우리가 개발한 것의 출발점은 신경망 대리 모델( neural surrogate) 입니다. 아이디어는 간단합니다. 매번 맥스웰 방정식을 처음부터 푸는 대신(이는 시간이 오래 걸립니다), 신경망을 훈련시켜 해를 근사화하는 것입니다(이는 빠릅니다). 각도의 사인 값을 손으로 계산하는 것과 표에서 찾아보는 것의 차이와 같습니다. 다만 여기서 "표"는 이전에 본 적 없는 각도까지 보간할 수 있는 신경망입니다.
기존의 물리 시뮬레이터는 무차별 대입 방식을 사용합니다. 공간을 아주 작은 조각으로 나누고, 각 지점에 방정식을 적용한 다음, 해가 수렴할 때까지 반복합니다. 이 방식은 정확하지만, 한 번의 시뮬레이션에 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.
하지만 우리가 개발 중인 것은 단순한 대리 모델을 넘어섭니다. 물리학에서 사용되는 대부분의 대리 모델은 특정 유형의 문제에 대한 특정 시뮬레이터를 근사화하도록 훈련되어 있어 범위가 좁습니다. 반면 Arena Physica의 모델은 도형과 장 사이의 관계를 직접 학습하여 일반화 능력을 갖추고 있습니다. 이는 단순히 더 빠른 계산기가 아닙니다(애초에 계산기도 아닙니다). 이 신경 대리 모델은 물리학의 문법을 학습합니다. GPT가 언어의 "논리"를 학습한 것처럼, 우리 모델은 장의 "논리"를 학습합니다. "이 도형은 이러한 장 패턴을 생성한다"는 예시를 충분히 제공하면, 새로운 도형에 대한 새로운 패턴을 거의 즉시 예측할 수 있게 됩니다. 최대 18,000배의 속도 향상, 즉 몇 시간 걸리던 계산 시간을 몇 밀리초로 단축할 수 있습니다.
자세히 읽어보면, 아마도 '완벽한 해답이 아니라 대략적인 답만 구하려는 거라면 당연히 더 빨리 진행할 수 있지'라고 생각하실지도 모릅니다.
잘 발견하셨네요. 바로 여기서 마법이 일어나는 거죠.
좋은 디자인을 찾을 때는 정확성보다 속도와 방향성이 더 중요합니다.
숙련된 RF 엔지니어가 실제로 어떻게 일하는지 생각해 보세요. 그들은 직관을 활용하여 실현 가능성이 낮은 아이디어를 걸러내고, 가능성이 있는 아이디어의 대략적인 형태를 파악합니다. 그런 다음, 그 아이디어들을 시뮬레이션합니다. 빠르고 대략적인 판단을 통해 느리고 정밀한 시뮬레이션 시간을 어디에 투자할지 결정합니다.
Arena Physica의 모델은 동일한 필터링 작업을 훨씬 빠르게 수행합니다. 특정 도형이 얼마나 잘 작동할지 정확하게 알려줄 필요는 없습니다. 각 도형이 다른 도형과 비교했을 때 상대적으로 어떻게 작동하는지만 알려주면 됩니다. 검색에 충분히 좋은 성능이면 출판에 충분히 좋은 성능이라는 기준보다 훨씬 낮습니다.
속도를 활용하면 문제를 역으로 생각해 볼 수 있습니다. "이 모양이 어떤 장을 생성하는가?"라고 묻는 대신, "어떤 모양이 이 장을 생성하는가?"라고 물을 수 있습니다. 이것이 바로 생성형 설계 입니다. 예를 들어, 28GHz에서 강력한 송신 성능을 보이면서 인접 주파수 대역의 간섭을 차단하는 안테나와 같이 원하는 기능을 명시합니다. 시스템은 우리가 원하는 상태를 기반으로 목표를 달성할 수 있는 다양한 모양을 생성합니다.
그런 다음 루프에서 두 모델을 짝짓습니다. 하나는 디자인을 생성하는 모델이고 다른 하나는 디자인을 평가하는 모델입니다 . 5
생성기는 인간이 생각해낼 리 없는 기발하고 이상한 형태를 포함한 여러 도형들을 제시합니다. 37개의 도형을 움직여 봅니다. 평가기는 몇 초 만에 모든 도형의 방향을 특징짓습니다. "이건 엉망이야", "저건 유망해", "이건 흥미로워"와 같이 말이죠. 가장 좋은 후보들은 작은 변형과 변화를 통해 다듬어집니다. 평가기는 다듬어진 도형들을 평가합니다. 이 과정을 반복합니다.
각 단계마다 우리는 "이 형태가 이전 형태보다 목표 달성에 더 나은가?"라고 자문합니다. 알파고처럼 규칙과 목표를 명확히 알고 있기 때문에, 모델이 목표에 더 가까워질수록 보상을 줄 수 있습니다. 또한 알파고처럼 시뮬레이션 비용을 절감함으로써, 모든 시도에 수 시간이 소요되는 정밀한 시뮬레이션이 필요했던 경우보다 훨씬 더 넓은 설계 공간을 탐색할 수 있습니다.
OpenAI의 Jason Wei는 "검증의 비대칭성과 검증자의 법칙 "에서 "검증자의 법칙"을 설명합니다. 이 법칙은 본질적으로 검증이 쉽고 빠른 작업은 AI에 의해 자동화될 것이라는 것을 의미합니다. 하지만 현실은 검증이 전문적인 인력과 느리고 비용이 많이 드는 시뮬레이터에 의존한다는 점에서 어려움을 겪습니다. 우리는 빠른 시뮬레이터 역할을 하는 필드 기반 모델을 통해 이 문제를 먼저 해결함으로써, 생성형 AI가 이 문제를 처음으로 해결할 수 있도록 만들었습니다. 우리의 생성기는 피드백 루프를 통해 가중치를 학습합니다.
이는 알파고가 작동했던 것과 동일한 순환 구조입니다: 생성, 평가, 학습, 반복 .
여기서 직접 코스를 달려보세요 . 속도의 중요성을 몸소 느낄 수 있을 겁니다.
물론, 이 과정은 충분한 학습 데이터가 있을 때만 가능하며, 인터넷에서 학습 데이터를 수집할 수 있는 LLM과는 달리 EM 필드 시뮬레이션 데이터는 실제 존재하는 것이 아닙니다. 거의 모든 데이터 포인트를 직접 생성해야 합니다. 그래서 우리는 자체적인 데이터 팩토리를 구축하고 있습니다.
이를 위해 우리는 최고의 RF 설계 책임자들을 채용하고 있습니다. 이들을 한곳에 모아 이론적으로는 기존 고객과 신규 잠재 고객 모두에게 이 희소한 인재들의 역량을 집중시킬 수 있도록 할 것입니다. 이들이 설계를 하고, 피드백을 제공하고, 설계를 테스트하고, 모든 과정을 거치도록 할 것입니다.
우리는 인위적으로 무작위 디자인을 생성하고, 전문가들이 시스템이 절차적으로 증폭할 수 있는 시드 디자인을 만들고, 최상의 후보를 제작한 다음 실제 측정값을 다시 학습에 입력합니다.
데이터 팩토리는 대용량 합성 데이터, 정보량이 풍부한 전문가 제공 데이터, 그리고 실제 데이터 기반의 조작 데이터라는 세 가지 계층으로 구성됩니다.
