量子传感器;下一代计算机设计;记忆电阻器。
Nitrogen-atom-sized传感器
一个新的量子传感器由弗劳恩霍夫研究者能够测量的小磁场的下一代光盘,利用新的机会,量子技术的承诺。
特殊椭球的等离子体反应器开发的弗劳恩霍夫IAF允许大型钻石分离。
来源:弗劳恩霍夫IAF
事实上,集成电路正变得越来越复杂。比如一个英特尔奔腾处理器,其中包含3000万个晶体管。硬盘中的磁结构测量10到20纳米——不到一个流感病毒在直径80到120纳米,弗劳恩霍夫人员提醒。
维正迅速接近量子物理学的领域和研究人员弗劳恩霍夫研究所固体物理学IAF应用德国弗莱堡应用自己的量子技术挑战明天。
超纯钻石在弗劳恩霍夫IAF产生量子应用程序。
来源:弗劳恩霍夫IAF
与同事一起固态马克斯普朗克研究所的研究,他们正在开发一种量子传感器能够精确测量微小的磁场将对下一代的硬盘。传感器本身就比一个氮原子,人造金刚石作为衬底,他们报道。
钻石有不同的优势除了其强大的机械和化学稳定性包括植入等外国原子硼或磷,从而将晶体转变为半导体。团队指出,钻石是完美的材料光学电路。也许最大的属性是它的令人印象深刻的导热系数,与碳原子键的强度保证热量迅速消散。
制造量子传感器需要特别纯净的水晶,这激发了进一步改善弗劳恩霍夫的过程。例如,为了增加超纯金刚石层,钻石的甲烷提供碳预滤器使用锆过滤器。最重要的是,必须isotopically纯气体,因为只有12 c -碳原子的稳定同位素核自旋为零,这是一种磁传感器的先决条件。
研究人员预计,微小的传感器可能被应用在广泛的场景中,因为到处都是弱磁场,甚至在大脑。
简化电脑设计
随着计算机行业努力维持其历史上快速创新,中心设在一个新成立的3200万美元密歇根大学旨在简化和民主化下一代计算系统的设计和制造。
听起来有点像chiplets的日益流行的概念,应用中心驱动架构(ADA)的目标是开发一个变革,即插即用系统,鼓励大量的新鲜想法等计算领域的自主控制,机器人和机器学习。
批评人士一直担心,行业停滞不前,在物理限制大小的硅晶体管和飞涨的成本和系统设计的复杂性。
瓦Bertacco,阿瑟·f·Thurnau密歇根大学计算机科学与工程教授和ADA中心的主任,指出:“电子行业正面临着许多挑战,我们站在一个更好的解决这些问题,如果我们的机会可以使硬件设计更具影响力很大的人才库。我们想让任何动机和构建新型高性能计算系统一个好主意。”
中心是一个五年,密歇根大学领导项目,包括共有七个大学的研究人员,等待最后的合同:哈佛大学,麻省理工学院,斯坦福大学,普林斯顿大学,伊利诺伊大学和华盛顿大学。
《美国残疾人法》是由为首的一个财团半导体研究公司和包括国防高级研究计划局(DARPA),一个单独的chiplet项目。
六个新中心的中心是一个最近宣布作为联合大学微电子项目的一部分,由半导体研究公司。
艾达表示,计划民主化先进计算系统的开发和部署开发模块化的系统硬件和软件设计方法,在应用程序的内部算法映射到高效和可重用的加速硬件组件。他们说,更快和更有效的方法将要求整个设计框架系统软件架构设计工具应该重塑和重建。
中心分为三个主题:敏捷系统开发,algorithms-driven架构,和技术驱动的系统。
DARPA和半导体研究公司这个项目将贡献2750万美元,其余资金提供的参与机构。
新一代的记忆电阻器使物联网成为可能
物联网的全部来了,但仍有许多需要包括组件和芯片可以处理的数据爆炸提供了物联网,据阿尔托大学。2020年,已经有500亿个物联网传感器在我们周围,和一个独立装置,智能手表,清洁机器人,或一辆无人驾驶汽车,可以每天生产gb的数据,而一架空客可能超过10000个传感器仅在一个翅膀。
在这之前,两个障碍需要克服。首先,目前在计算机芯片的晶体管必须小型化只有几个纳米大小的,因为他们将不再有效。其次,分析和存储同样前所未有的大量的数据需要大量的能量。
探针台设备(完整的仪器(左)和仔细查看设备的连接,右)衡量的电响应计算机模拟人脑的基本组件。超导隧道结在基体上的薄膜。来源:阿尔托大学
阿尔托大学学院研究员Sayani Majumdar,连同她的同事,正在设计技术来解决这两个问题。
Majumdar已经设计和制作的基本构建块在所谓的未来的组件“神经形态”电脑灵感来自于人类的大脑但到目前为止没有人想出了一个纳米级硬件架构,可以扩展到工业生产和使用。
“神经形态的技术和设计计算比其竞争对手更快推进革命,量子计算。已经有广泛的猜测在学术界和公司研发如何雕重智能手机硬件的计算能力,平板电脑和笔记本电脑。关键是要实现生物大脑的极端节能和模拟神经网络处理信息的方式通过电冲动,”Majumdar解释道。
在最近的一篇文章中,马强达和她的团队展示他们制作的新型铁电隧道结的,也就是说,few-nanometre-thick铁电薄膜夹在两个电极之间有能力超越现有技术和预示着节能、稳定神经形态计算。
低电压的连接工作不到5伏特和各种电极材料——包括硅用于芯片我们大部分的电子产品。他们还可以保留数据10多年没有权力和在正常情况下生产的。
使铁电薄膜组件的神经形态电脑之间切换的能力不仅二进制状态- 0和1,大量的中间状态。这使他们记住信息与大脑:存储很长时间与微量能源和保留他们曾经收到的信息——甚至被关闭后再上。这些记忆电阻器的理想计算类似于生物的大脑。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
留下一个回复