iFORA — это система интеллектуального анализа больших данных, разработанная специалистами НИУ ВШЭ с помощью искусственного интеллекта. Система включает более 500 млн документов: научные публикации, патенты, рыночную аналитику, материалы международных организаций и так далее. Для данного исследования iFORA проанализировала 35 тыс. источников.
«В текущей ситуации неизбежны затруднения и даже разрывы цепочек поставок, включающих Россию как импортера, так и экспортера, — рассказывает Александр Снегирев, старший научный сотрудник Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. — В первом случае речь идет не только о конечных изделиях, но и о поставках готовых чипов, входящих в компонентную базу отечественного электронного производства. Во втором случае санкционные центры мирового полупроводникового производства будут лишены поставок редкоземельных металлов, химических соединений и сапфировых подложек из России. Все это замедлит динамику глобального электронного производства и снизит его эффективность».
2D-материалы
Двумерный материал — это тончайшая пленка, состоящая всего из одного слоя кристаллической решетки атомов. Наиболее распространенный из них — графен или кристаллический углерод. Это самый прочный материал из известных человечеству — он прочнее стали и алмаза, но при этом гибкий. Кроме того, графен и другие 2D-материалы обладают сверхвысокой проводимостью.
Успех графена вдохновил ученых на создание других 2D-соединений. Например, нитрид бора, который еще называют белым графеном — второй по твердости материал. Этот порошок, похожий на пудру или тальк, используется для охлаждения и в перспективе может заменить компьютерные кулеры. В будущем такие микросхемы смогут стать основой для квантового суперкомпьютера.
Мемристоры
Название «мемристор» составлено из двух слов: memory и resistor. В отличие от обычных резисторов, которые обладают постоянной проводимостью электрического тока, у мемристоров есть «память». Устройство меняет свое сопротивление в зависимости от протекшего через него заряда. То есть, если пустить через мемристор ток в одном направлении, а затем в обратном, показатели сопротивления будут разными. Если упростить — чем больший сигнал пропускается через мемристор, тем лучше он пропускает сигнал в будущем. Мемристор может «запомнить» определенное состояние и оставаться в нем даже без подачи напряжения.
Потенциал мемристоров огромен. Теоретически ими можно заменить оперативную память. Благодаря свойствам мемристора, при включении компьютер может вообще не тратить время на загрузку операционной системы — он просто начнет работу с последнего сохраненного состояния ОС.
В 2019 году ученые из Мичиганского университета разработали прототип мемристорного компьютера, в котором три алгоритма машинного обучения. Устройство классифицирует текстовую информацию, изображения и ищет закономерности в сложных данных. В будущем инженеры планируют коммерциализировать свою разработку.
Нейроморфные вычисления и нейроморфные чипы
Нейроморфные вычисления — ближайший «конкурент» квантовых вычислений и квантовых компьютеров. Они имитируют то, как функционируют нейроны человеческого мозга. Нейроморфные процессоры состоят из привычных транзисторов, но архитектура организована по-другому — по аналогии со строением биологического мозга. Искусственный нейрон передает сигнал на большое количество других нейронов, изменяя их состояние.
Нейроморфные вычисления откроют новые возможности для искусственного интеллекта. Традиционная модель обучения ИИ предполагает использование больших массивов данных, что требует и больших затрат энергии. Кроме того, нейросети, обученные таким способом, могут работать только с одним видом информации. Например, ИИ-модель для распознавания речи не может работать с изображениями. Нейроморфные чипы смогут решать сразу несколько задач.
В 2019 году ученые из Китая создали беспилотный велосипед и оборудовали его компьютером с новыми процессорами. Несколько нейросетей распознавали голос и отслеживали препятствия. В итоге велосипед смог проехать вслед за человеком, выполняя его команды.
В перспективе нейроморфные чипы позволят нашим привычным гаджетам самообучаться: медицинские гаджеты будут отслеживать жизненно важные показатели и влиять на состояние пациентов, а смартфоны начнут предугадывать наши желания.
Молекулярные вычисления
В современном мире ежесекундно генерируются огромные объемы данных: в 2022 году объем данных в мире достигнет 94 зеттабайт. Поэтому ученые постоянно придумывают новые способы хранения данных. Один из перспективных и компактных носителей информации — ДНК. Именно с ним чаще всего связаны молекулярные вычисления.
Молекулярные вычисления оперируют биологическими компонентами — нуклеиновыми кислотами и белками в составе живых систем или биокомпьютеров. По своей сути биокомпьютеры — это молекулы, которые функционируют заданным образом. Чтобы построить мостик между биологическим миром и миром высоких технологий, ДНК синтезируют в лабораториях. Но этот процесс все еще очень дорогой.
Полученные последовательности внедряют в живые клетки с помощью технологии редактирования генов CRISPR. Бактерий стимулируют электрическим сигналом, выстраивая в заданной последовательности, которые соответствуют нулям и единицам. Таким образом удалось записать в клетки кишечной палочки сообщение «Hello, world!», которое с 90% точностью воспроизводилось в клетках на протяжении 80 поколений.
Энергонезависимая память
Энергонезависимая память — это не новая разработка. Это разновидность запоминающих устройств, которым не нужна батарейка для того, чтобы хранить информацию. Привычные флешки, диски и карты памяти — это примеры устройств с энергонезависимой памятью.
Но технологии не перестают идти вперед. Эксперты предсказывают рост спроса на память для персональных компьютеров в ближайшие годы, поэтому крупные игроки полупроводниковой индустрии изобретают энергонезависимую память нового поколения.
Например, в 2020 году российская компания «Крокус Наноэлектроника» разработала чип энергонезависимой памяти, который потребляет исключительно мало энергии и обладает повышенной устойчивостью к неблагоприятным воздействиям, например, высоким температурам. Это позволит использовать такие чипы в устройствах искусственного интеллекта и в сложной медицинской технике.
Гибридная металлизация и гибридная интеграция
Гибридная интеграция — это способ размещения элементов на кристаллах схемы так, чтобы их туда поместилось как можно больше. Неразрывные элементы микросхемы наносят разными способами: последовательным напылением разных материалов в вакуумных установках или нанесением в виде пленок. Сверху крепятся навесные элементы — транзисторы, конденсаторы, полупроводниковые диоды и так далее. Такой способ позволяет делать схемы миниатюрнее и легче.
Гибридная металлизация — это покрытие изделия слоями разных металлов. Например, сочетание рутения и меди обеспечивает более высокую стойкость к коррозии.
Печатная электроника
Печатные электронные схемы создаются с помощью печатного оборудования, которое наносит на плоские подложки специальные токопроводящие или полупроводниковые чернила в соответствии с заданной схемой. Таким образом на подложке формируются активные и пассивные элементы и их соединения.
Преимущество такой печати — низкая стоимость по сравнению с традиционным производством. С другой стороны, характеристики печатных устройств, как правило, хуже, чем у обычных электронных приборов. Поэтому печатные платы чаще используют там, где не требуется высокая производительность. Например, в дисплеях, светодиодах, носителях информации, игрушках и так далее.
Печатная электроника может быть экологичной. В 2021 году ученые из Университета Дьюка в США представили полностью перерабатываемый транзистор. Он создан с помощью чернил на основе углерода.
Дисульфидные нанотрубки
В 2018 году специалисты из МГУ, Института Вейцмана и Тель-Авивского университета в Израиле и Института Йозефа Стефана в Словении исследовали свойства нанотрубок из дисульфида вольфрама — «аналога» углеродных нанотрубок.
Сейчас такие нанотрубки уже можно синтезировать в полупромышленном масштабе, но их оптические свойства долгое время никого не интересовали. Ученые выяснили, что нанотрубки на основе дисульфида вольфрама хорошо поглощают и сильно рассеивают свет. Поэтому их можно рассматривать как основу для высокотехнологичных фотонных устройств и элементов оптических систем.
Сложные полупроводники
Сложные полупроводники состоят из двух или более химических элементов, что делает их быстрее и эффективнее. Например, нитрид галлия превосходит кремний по многим параметрам — скорости, чувствительности к свету и излучению. Это делает его привлекательным для технологий 5G и интернета вещей.
Компания Xiaomi в 2020 году выпустила первое зарядное устройство с нитридом галлия. Оно оказалось вдвое меньше по объему, чем оригинальный адаптер, но мощность сохранилась та же — 65 ватт.
Пригодная для носки и имплантируемая электроника
Носимую электронику представить в повседневной жизни не так трудно — это, к примеру, чипы для мониторинга уровня сахара в крови. Они, как правило, имеют размер пятирублевой монеты и устанавливаются на плечо. Усик с электродом наматывает межклеточную жидкость, и специальный ридер показывает уровень сахара.
А вот имплантируемая электроника пока способна стать скорее элементом теорий заговора, а не повседневной жизни. Но и такие устройства существуют. Например, в 2014 году художник Энтони Антонеллис имплантировал себе в руку чип, который может сохранять и передавать в смартфон изображения. А компания Dangerous Things разработала NFC-чип, который вживляется в палец с помощью технологии, похожей на нанесение татуировки, и позволяет разблокировать смартфон или двери автомобиля.
Будущее носимой и имплантируемой электроники — нейроинтерфейсы, или устройства, позволяющие передавать информацию от мозга к компьютеру.
EUV-фотолитография
В процессе производства подложка для микросхемы более 60 раз покрывается чувствительным к свету веществом, а затем помещается в сканер, где начинается процесс фотолитографии. Свет от лазера проходит через поверхности шаблона и проецирует его уменьшенную версию на подложку. По получившемуся рисунку затем происходит напыление следующих покрытий микросхемы. Фотолитография — один из самых важных этапов производства чипов.
EUV-фотолитография — это технология нового поколения. Вместо электромагнитного излучения используется экстремальное ультрафиолетовое излучение. В качестве оптики выступают не линзы, а многослойные зеркала. Благодаря этой технологии можно сэкономить на производстве, печатая всего за один проход сканера то, что обычно требует нескольких подходов.
Усовершенствованная компоновка микросхем
В разработке чипов этап планирования компоновки — один из самых кропотливых. Люди месяцами продумывают, как расположить макроблоки на микросхеме так, чтобы сэкономить пространство и обеспечить правильную работу чипа.
При расстановке макроблоков человек руководствуется логической системой, которую он может понять. Таких ограничений нет у искусственного интеллекта. В Google разработали нейросеть, которая продумывает компоновку микросхемы, «сопоставимую или превосходящую» человеческую. При этом на работу, которая обычно занимает до полугода, у ИИ уходят считанные часы. Нейросеть обучена на огромном массиве готовых конструкций, поэтому быстро находит оптимальное расположение процессоров, ядер памяти и других компонентов. В результате вместо блоков, расставленных как бы «по сетке» получается схема с почти хаотично разбросанными компонентами. Но именно это обеспечивает максимальную возможную производительность.
Чиплеты
Закон Мура — это эмпирическое наблюдение, сделанное соучредителем Intel Гордоном Муром. Этот закон гласит, что благодаря непрерывному развитию полупроводниковых технологий количество транзисторов на чипе будет удваиваться каждые два года. Прогноз был сделан еще в 1965 году, но в последнее время процесс, описанный Муром, замедлился. Ожидается, что к 2025 году закон Мура устареет окончательно, а втиснуть новые транзисторы в кремниевые микросхемы будет невозможно.
Эту проблему могут решить чиплеты — несколько объединенных микросхем вместо одного «монолитного» чипа, какие были в ранних ПК. Вместо того чтобы производить однокристальный процессор с несколькими ядрами, можно произвести несколько меньших чипов, а затем выстроить их в схему. Это позволяет значительно увеличить число транзисторов и при этом сократить размер микросхемы. Если один из чипов ломается, его можно заменить другим, а не выбрасывать всю конструкцию. В результате снижается количество отходов.
Чиплеты уже активно используются компаниями AMD и Intel в процессорах для ПК и мобильных устройств.