Computación
Nanotecnología Impulsando los Límites de la Computación con Velocidad y Eficiencia
Añade Securities.io a tus fuentes preferidas en Google
Las tecnologías de computación avanzada están logrando un gran progreso hacia la consecución de alta velocidad y bajo consumo de energía.
Los avances clave en este campo incluyen arquitecturas de silicio novedosas que utilizan diseños en capas para construir chips más rápidos y más pequeños a menor costo. Mientras tanto, computación fotónica utiliza ondas de luz para procesar y almacenar datos. Con la velocidad de la luz simplemente insuperable, esto puede ofrecer alta velocidad y baja latencia.
Luego, está la computación biológica, donde la información se codifica y almacena en células biológicas, impulsada por los avances en nanobiotecnología. La computación cuántica también ofrece un potencial significativo, resolviendo problemas complejos más rápido que las computadoras actuales al aprovechar la superposición cuántica, el entrelazamiento y la interferencia.
Además, la computación neuromórfica imita los sistemas neuronales de nuestro cerebro para realizar cálculos paralelos; la computación en la nube traslada el procesamiento a ubicaciones remotas o virtuales; y la computación perimetral (edge) desplaza el procesamiento de instalaciones centralizadas más cerca de los usuarios finales.
Todos estos desarrollos en tecnología de computación, que se centran en herramientas y sistemas para procesar, almacenar y comunicar datos, han llevado a avances sin precedentes en campos como la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos.
La investigación continua en el campo ha llevado a una innovación constante y rápida en técnicas de computación, con científicos que ahora van aún más profundo para lograr resultados mejores, más rápidos y más eficientes.
Avance en la Fabricación Láser a Nanoescala en Silicio
Investigadores de la Universidad Bilkent, Turquía, lograron recientemente un importante avance desarrollando una técnica para fabricar nanoestructuras en lo profundo de obleas de silicio.
El nuevo método permite la nanofabricación dentro del silicio mediante modulación espacial de luz y pulsos láser, creando nanoestructuras avanzadas que beneficiarán a la electrónica y la fotónica.
El estudio se centró en el silicio, la base de la electrónica, la fotónica y la fotovoltaica. Como semiconductor, la conductividad eléctrica del silicio se sitúa entre la de un aislante y la de un conductor puro. Es el segundo elemento más abundante en la corteza terrestre, poseyendo tanto propiedades metálicas como no metálicas. Además, las excelentes propiedades eléctricas del silicio, incluido su relativamente pequeño ancho de banda, lo convierten en un material importante en la industria de los semiconductores.
Sin embargo, el silicio ha estado limitado a la nanofabricación a nivel de superficie debido a las dificultades que presentan las técnicas litográficas existentes. Los métodos actuales son incapaces de penetrar la superficie de la oblea sin causar alteraciones o están restringidos por la resolución de la litografía láser. Además, las técnicas existentes no permiten una modulación de alta precisión en lo profundo de la oblea.
Si los dispositivos pudieran fabricarse directamente dentro del bulk de este metal sin alterar la superficie superior o inferior de la oblea, establecería un nuevo estándar.
Por supuesto, eso implica superar todos estos desafíos de un límite de resolución de fabricación superior a 1 micrón mientras se logra simultáneamente un control multidimensional a nanoescala dentro de la oblea. Sin embargo, lograrlo sería un avance mágico, permitiendo funcionalidades novedosas de nanofotónica 3D y conduciendo a metasuperficies dentro del Si.
La investigación más reciente aprovechó haces láser modulados espacialmente y retroalimentación anisotrópica de estructuras sub-superficiales preformadas para lograr esto. Esto permitió al equipo establecer una capacidad de nanofabricación controlada dentro del Si manipulando la materia a nanoescala.
Para detallar, el equipo de Bilkent abordó el desafío de los efectos ópticos complejos dentro de la oblea y el límite de difracción inherente de la luz láser utilizando el pulso láser único, creado al modular lo espacial. Los pulsos láser modulados espacialmente corresponden a una función de Bessel.
Los efectos de dispersión óptica, que habían obstaculizado la deposición precisa de energía, fueron superados por la naturaleza no difractante del haz láser especial. Esta naturaleza no difractante se crea con técnicas avanzadas de proyección holográfica, lo que permite la localización precisa de la energía. Esto conduce a presiones y temperaturas lo suficientemente altas como para modificar el material en un pequeño volumen.
Según Onur Tokel, Profesor del Departamento de Física:
“Nuestro enfoque se basa en localizar la energía del pulso láser dentro de un material semiconductor en un volumen extremadamente pequeño, de modo que se puedan explotar efectos emergentes de realce de campo análogos a los de la plasmonica. Esto conduce a un control sublongitudinal y multidimensional directamente dentro del material.”
Añadió:
“Ahora podemos fabricar elementos nanofotónicos enterrados en silicio, como nanorrejas con alta eficiencia de difracción e incluso control espectral.”
Esto fue seguido por un efecto de siembra emergente, donde los nano-voids realizados en la subsuperficie crearon un fuerte realce de campo en sus cercanías. Una vez establecido, el realce de campo resultante se mantiene por sí mismo, lo que significa que la creación de nanoestructuras anteriores ayuda a fabricar las nanoestructuras posteriores.
Mientras tanto, el uso de la polarización láser proporcionó a los investigadores un control adicional sobre la alineación y simetría de las nanoestructuras a nanoescala, lo que permite el desarrollo preciso de diversas nano-colecciones.
“Aprovechando el mecanismo de retroalimentación anisotrópica encontrado en el sistema de interacción láser-material, logramos una nanolitografía controlada por polarización en silicio.”
– El autor principal del estudio, Dr. Asgari Sabet
Este nuevo método de fabricación ha alcanzado tamaños de característica de hasta 100 nm, lo que representa una gran mejora respecto a los regímenes convencionales.
Este estudio podría tener implicaciones considerables para sistemas a nanoescala con estructuras específicas al demostrar nanofabricación volumétrica de gran área con control multidimensional y características más allá del límite de difracción. Según los investigadores, los posibles avances futuros resultantes de este estudio pueden incluir metamateriales, metasuperficies, aplicaciones de procesamiento de información y cristales fotónicos.
La investigación también muestra un potencial sustancial para la integración con sistemas en chip, siendo la capacidad de nanorreja introducida un paso hacia este objetivo. El estudio señala que también constituye la primera fotónica de Si multicapa.
En general, el estudio ha introducido “un nuevo paradigma de fabricación para el silicio. La capacidad de fabricar a nanoescala directamente dentro del silicio abre un nuevo régimen hacia una mayor integración y fotónica avanzada”, dijo el Prof. Tokel. El siguiente paso del estudio es investigar si se puede lograr una nanofabricación 3D completa en Si.
Nanomateriales Allanan el Camino para la Computación de Próxima Generación
Como vimos arriba, los investigadores están enfocándose en nanoestructuras para obtener mejores resultados. La nanotecnología se trata de controlar la materia a nanoescala, que abarca de 1 a 100 nanómetros de tamaño.
A esa escala diminuta, podemos observar propiedades y comportamientos únicos de los materiales, lo que permite a investigadores e ingenieros manipularlos para diversas aplicaciones. Como resultado, la nanotecnología tiene amplias implicaciones en muchas industrias, incluyendo energía, electrónica, medicina y ciencia de materiales.
Con un gran potencial para abordar algunos de los desafíos más apremiantes del mundo, la nanotecnología ha evolucionado rápidamente con continuos avances y descubrimientos, especialmente en computación y electrónica. La nanotecnología ha contribuido enormemente a los principales avances en estos sectores, lo que ha llevado a sistemas más rápidos, más pequeños y más portátiles.
Por ejemplo, nanomateriales como el grafeno y los nanotubos de carbono han demostrado ser prometedores para crear electrónica flexible y transparente.
Las nanoestructuras han transformado los campos de los semiconductores y la computación al mejorar las propiedades eléctricas, ópticas y magnéticas de los materiales más allá de sus contrapartes en estado macroscópico.
En este contexto, se están logrando avances en computación cuántica y comunicación utilizando qubits a nanoescala. Además, la investigación continúa desarrollando nanomateriales para baterías de alta capacidad y carga rápida y supercondensadores. Mientras tanto, los avances en técnicas de fabricación a nanoescala están permitiendo la creación de dispositivos y componentes miniaturizados con un rendimiento potente.
Al permitir el desarrollo de dispositivos más pequeños y eficientes, como transistores y chips de memoria a nanoescala, la nanotecnología ha incrementado enormemente la potencia de cómputo y la capacidad de almacenamiento, empujando los límites de la Ley de Moore.
La Ley de Moore a la que se hace referencia aquí fue formulada por el cofundador de Intel (INTC ), Gordon Moore, quien postuló que el número de transistores en un solo chip se duplicaría aproximadamente cada dos años, con un aumento mínimo en el costo.
Si profundizamos en eso, fue en la década de 1950 cuando los transistores comenzaron a reemplazar los tubos de vacío como componente clave de los circuitos electrónicos. Mientras que los transistores iniciales medían típicamente un centímetro, pronto se midieron en milímetros.
Avanzando rápidamente al comienzo de este siglo, el tamaño se redujo a entre 130 y 250 nanómetros, para luego disminuir aún más a apenas 14 nanómetros hace aproximadamente una década. Luego, en 2015, IBM redujo a la mitad este tamaño al crear el primer transistor de siete nanómetros. Este camino hacia transistores más pequeños, mejores y más rápidos continúa incluso hoy.
En los últimos años, el tamaño de transistor más pequeño en producción se ha reducido a 3 nm, con IBM anunciando un transistor de 2 nm en mayo de 2021, que es más pequeño que una hebra de ADN. Nos centramos en los transistores porque son fundamentales para alimentar casi todos los dispositivos electrónicos.
Curiosamente, cuanto más pequeños son estos transistores, menos energía consumen y más rápidos se vuelven. Sin embargo, muchos creen que solo se puede seguir reduciendo el tamaño durante un tiempo limitado, y eventualmente no podremos seguir miniaturizando. Es entonces cuando se necesitarán nuevos nanomateriales y tecnología avanzada para mejorar nuestros dispositivos.
Esto ha llevado a los científicos a enfocar su atención en tecnologías como los sistemas neuromórficos, que requieren desarrollar nuevas neuronas y sinapsis artificiales que puedan superar el rendimiento de los circuitos CMOS estándar (semiconductor complementario de óxido metálico).
Al usar neuronas y sinapsis artificiales, estas computadoras simulan cómo el cerebro humano procesa la información. Esto les permite reconocer patrones, resolver problemas y tomar decisiones de manera más eficiente y rápida que las computadoras actuales. Aunque este campo aún es nuevo, muestra potencial en la computación cognitiva, vehículos autónomos e IA, donde la velocidad y la eficiencia son importantes.
Los investigadores también están explorando nuevas clases de materiales, como puntos cuánticos y grafeno, para satisfacer las necesidades de la computación avanzada. Estudios recientes han explorado la Automatización Celular de Puntos Cuánticos (QCA) para diseñar computadoras a nanoescala con mejoras tanto en velocidad como en eficiencia.
Además del grafeno, se están considerando materiales 2D como los dicalcogenuros de metales de transición (2D-TMDs) para su uso en semiconductores. La amplia superficie de este material permite una interacción eficiente con la luz y mejora su capacidad para manipularla, mientras que su inusual movilidad de portadores de carga impulsa el rendimiento del dispositivo. Su durabilidad lo hace resistente para diversas aplicaciones del mundo real.
Como se señaló anteriormente, la investigación más reciente que logra la nanofabricación dentro del silicio también busca habilitar la próxima generación de chips basados en silicio con una potencia de procesamiento mucho mayor.
Empresas que Trabajan en Tecnologías de Computación Avanzada
Si consideramos las empresas involucradas en este campo, Applied Materials (AMAT ) (AMAT) proporciona tecnología de nanofabricación para semiconductores avanzados. Advanced Micro Devices (AMD ) (AMD) desarrolla hardware de computación de alto rendimiento y explora tecnologías de computación avanzada.
NVIDIA Corporation (NVDA ) (NVDA), conocida por sus GPU, también está fuertemente invertida en la investigación de computación cuántica. Los superordenadores de Nvidia se están utilizando para desarrollar sistemas de recocido cuántico para resolver problemas específicos. NVIDIA, a menudo referida como la ‘favorita de IA’, ha visto sus acciones subir un 157 % en lo que va del año (YTD).
La compañía registró ventas récord de $26 mil millones en el 1T24, un 18 % más que el trimestre anterior y un 262 % más que el año anterior. La corporación también anunció una división de acciones de diez por una el 7 de junio de 2024 y aumentó su dividendo en efectivo trimestral a $0.01.
Ahora echemos un vistazo a las empresas que lideran la investigación en computación avanzada, nanotecnología e innovaciones en el diseño de chips.
#1. IBM
International Business Machines Corporation (IBM ) (IBM) es una empresa tecnológica popular que está involucrada en oportunidades de nube e IA. Su enfoque está en la investigación de la computación cuántica y el avance de la tecnología de semiconductores.
Durante el último año, la compañía presentó su procesador cuántico de última generación, el IBM Heron, que cuenta con 133 qubits de frecuencia fija y una mejora de tres a cinco veces en el rendimiento del dispositivo.
Según Jay Gambetta, vicepresidente de IBM Quantum:
“El poder total de usar la computación cuántica será impulsado por IA generativa para simplificar la experiencia del desarrollador.”
IBM Gráfico de precios
La compañía tiene una capitalización de mercado de $180.57 mil millones, y sus acciones cotizan a $195.51, un 19.86 % YTD. Su rendimiento de dividendo es del 3.41 %. Para el 2T24, IBM reportó ingresos de $15.8 mil millones, un aumento del 2 % respecto al año anterior.
El flujo de caja libre, mientras tanto, fue de $2.6 mil millones, que la compañía elevó a $12 mil millones para la visión del año completo, con $1.5 mil millones devueltos a los accionistas en dividendos durante el período. La compañía terminó el trimestre con $16 mil millones en efectivo, efectivo restringido y valores negociables. Mientras se destaca la experiencia de IBM en IA empresarial y su negocio de IA generativa que ha crecido a más de $2 mil millones desde el lanzamiento de Watsonx hace un año, el CEO de IBM, Arvind Krishna:
“Tuvimos un segundo trimestre sólido, superando nuestras expectativas.”
#2. Intel Corporation
Intel Corporation (INTC) innova en diseños de chips y explora la computación neuromórfica y cuántica. Este fabricante de chips semiconductores es el inventor de la serie de microprocesadores x86, que se encuentran en la mayoría de las computadoras personales. La compañía está trabajando actualmente en recuperar su ventaja en la fabricación global de chips, por lo que recibió financiación mediante subvenciones y préstamos del gobierno de EE. UU.
A través de la investigación neuromórfica, Intel busca acelerar el futuro de la IA adaptativa co-diseñando hardware optimizado con el software de IA de próxima generación. Además, Intel ha establecido la Intel Neuromorphic Research Community (INRC). Este esfuerzo colaborativo global une a equipos de instituciones de investigación, grupos académicos, empresas y laboratorios gubernamentales para avanzar en la frontera de la IA inspirada en el cerebro.
INTC Gráfico de precios
La compañía tiene una capitalización de mercado de $89.56 mil millones, y sus acciones cotizan a $21.06, una caída del 58.23 % YTD. Para el 2T24, Intel reportó resultados financieros “decepcionantes”, con ingresos de $12.8 mil millones, una caída del 1 % interanual, mientras que el EPS no GAAP fue de $0.02. La compañía anunció la suspensión del dividendo a partir del cuarto trimestre de 2024 mientras reiteraba su “compromiso a largo plazo con un dividendo competitivo a medida que los flujos de efectivo mejoren a niveles sosteniblemente más altos”.
Conclusión
La computación avanzada, que se centra en nuevos métodos y tecnologías que impulsan métodos de computación innovadores, está atrayendo un interés significativo de empresas, investigadores, ingenieros y gobiernos por igual. Después de todo, es fundamental para la ciberseguridad, los mercados financieros y muchas otras infraestructuras críticas. Además, el uso generalizado de la IA está respaldado por la potencia de computación avanzada, junto con datos, algoritmos y microchips.
Durante las últimas décadas, los avances en la tecnología de computación han mejorado significativamente el rendimiento y la funcionalidad de los dispositivos que usamos regularmente, impulsando así el crecimiento de la economía digital. Dado su profundo impacto en la sociedad, la investigación y el desarrollo continuos son imprescindibles para satisfacer las demandas de la computación de alto consumo energético y allanar el camino para la computación avanzada, permitiendo la creación de productos y servicios que antes eran inimaginables.
Haga clic aquí para obtener una lista de las mejores acciones de nanotecnología.
