Computing
Nanotecnologia che spinge i limiti del calcolo con velocità ed efficienza
Le tecnologie di calcolo avanzate stanno facendo grandi progressi verso il raggiungimento di alta velocità e basso consumo energetico.
Le principali innovazioni in questo campo includono nuove architetture di silicio che utilizzano design a strati per costruire chip più veloci e più piccoli a costi inferiori. Nel frattempo, computazione fotonica utilizza onde di luce per elaborare e memorizzare dati. Con la velocità della luce semplicemente insuperabile, ciò può offrire alta velocità e bassa latenza.
Poi c’è la computazione biologica, in cui le informazioni sono codificate e memorizzate in cellule biologiche, spinta dai progressi nella nanobiotecnologia. La computazione quantistica offre anche un potenziale significativo, risolvendo problemi complessi più velocemente dei computer attuali sfruttando la sovrapposizione quantistica, l’entanglement e l’interferenza.
Inoltre, la computazione neuromorfica imita i sistemi neurali del nostro cervello per eseguire calcoli paralleli; il cloud computing sposta l’elaborazione in sedi remote o virtuali; e l’edge computing trasferisce l’elaborazione da strutture centralizzate più vicino agli utenti finali.
Tutti questi sviluppi nella tecnologia del calcolo, che si concentrano su strumenti e sistemi per l’elaborazione, l’archiviazione e la comunicazione dei dati, hanno portato a progressi senza precedenti in settori tra cui l’intelligenza artificiale (IA) e l’analisi dei dati.
La ricerca continua nel campo ha portato a innovazioni costanti e rapide nelle tecniche di calcolo, con gli scienziati che ora vanno ancora più in profondità per ottenere risultati migliori, più rapidi e più efficienti.
Scoperta nella fabbricazione laser su scala nanometrica nel silicio
Ricercatori dell’Università Bilkent, Turchia, hanno recentemente raggiunto una significativa scoperta sviluppando una tecnica per fabbricare nanostrutture in profondità all’interno di wafer di silicio.
Il nuovo metodo consente la nanofabbricazione all’interno del silicio tramite modulazione della luce spaziale e impulsi laser, creando nanostrutture avanzate che beneficeranno l’elettronica e la fotonica.
Lo studio si è concentrato sul silicio, la base dell’elettronica, della fotonica e del fotovoltaico. Come semiconduttore, la conduttività elettrica del silicio è intermedia tra quella di un isolante e di un conduttore puro. È il secondo elemento più abbondante nella crosta terrestre, possedendo sia proprietà metalliche che non metalliche. Inoltre, le eccellenti proprietà elettriche del silicio, incluso il suo relativamente piccolo gap energetico, lo rendono un materiale importante nell’industria dei semiconduttori.
Tuttavia, il silicio è stato limitato alla nanofabbricazione a livello superficiale a causa delle difficoltà poste dalle tecniche litografiche esistenti. I metodi attuali o non riescono a penetrare la superficie del wafer senza causare modifiche o sono limitati dalla risoluzione della litografia laser. Inoltre, le tecniche esistenti non consentono una modulazione ad alta precisione in profondità all’interno del wafer.
Se i dispositivi potessero essere fabbricati direttamente all’interno del bulk di questo metallo senza alterare la superficie superiore o inferiore del wafer, stabilirebbe un nuovo standard.
Naturalmente, ciò significa superare tutte queste sfide di un limite di risoluzione di fabbricazione superiore a 1 micron, ottenendo al contempo un controllo nanoscalare multidimensionale all’interno del wafer. Tuttavia, farlo sarebbe un avanzamento straordinario, consentendo funzionalità innovative nella nanofotonica 3D e portando a metasuperfici all’interno del Si.
Le ricerche più recenti hanno sfruttato fasci laser modulati spazialmente e feedback anisotropico da strutture subsuperficiali preformate per raggiungere questo. Questo ha permesso al team di stabilire una capacità di nanofabbricazione controllata all’interno del Si manipolando la materia a scala nanometrica.
Per approfondire, il team di Bilkent ha affrontato la sfida degli effetti ottici complessi all’interno del wafer e del limite di diffrazione intrinseco della luce laser utilizzando l’impulso laser unico, creato modulando lo spazio. Gli impulsi laser modulati spazialmente corrispondono a una funzione di Bessel.
Gli effetti di scattering ottico, che ostacolavano la deposizione precisa di energia, sono stati superati dalla natura non diffrattiva del fascio laser speciale. Questa natura non diffrattiva è creata con tecniche avanzate di proiezione olografica, che consentono la localizzazione precisa dell’energia. Ciò porta a valori di pressione e temperatura sufficientemente alti da modificare il materiale in un piccolo volume.
Secondo Onur Tokel, Professore del Dipartimento di Fisica:
“Il nostro approccio si basa sulla localizzazione dell’energia dell’impulso laser all’interno di un materiale semiconduttore in un volume estremamente piccolo, in modo da poter sfruttare effetti emergenti di potenziamento del campo analoghi a quelli della plasmonica. Questo porta a un controllo sub-lunghezza d’onda e multidimensionale direttamente all’interno del materiale.”
Ha aggiunto:
“Ora possiamo fabbricare elementi nanofotonici sepolti nel silicio, come nanogriglie con alta efficienza di diffrazione e persino controllo spettrale.”
Questo è stato seguito da un effetto di semina emergente, in cui i nano-void creati nella subsuperficie hanno generato un forte potenziamento del campo nelle loro immediate vicinanze. Una volta stabilito, il potenziamento del campo risultante si auto-sostiene, il che significa che la creazione di nanostrutture precedenti aiuta a fabbricare le nanostrutture successive.
Nel frattempo, l’uso della polarizzazione laser ha fornito ai ricercatori un controllo aggiuntivo sull’allineamento e la simmetria delle nanostrutture a scala nanometrica, consentendo lo sviluppo accurato di vari nano-array.
“Sfruttando il meccanismo di feedback anisotropico presente nel sistema di interazione laser-materiale, abbiamo ottenuto una nanolitografia controllata dalla polarizzazione nel silicio.”
– L’autore principale dello studio, Dr. Asgari Sabet
Questo nuovo metodo di fabbricazione ha raggiunto dimensioni di caratteristica fino a 100 nm, un notevole miglioramento rispetto ai regimi convenzionali.
Questo studio potrebbe avere implicazioni considerevoli per sistemi su scala nanometrica con strutture specifiche, dimostrando una nanostrutturazione volumetrica su larga area con controllo multidimensionale e caratteristiche oltre il limite di diffrazione. Secondo i ricercatori, i potenziali futuri progressi derivanti da questo studio potrebbero includere metamateriali, metasuperfici, applicazioni di elaborazione delle informazioni e cristalli fotonici.
La ricerca mostra anche un notevole potenziale di integrazione con sistemi on-chip, con la capacità di nanogriglia introdotta che rappresenta un passo verso questo obiettivo. Lo studio osserva che costituisce anche la prima fotonica a più strati su Si.
Nel complesso, lo studio ha introdotto “un nuovo paradigma di fabbricazione per il silicio. La capacità di fabbricare a livello nano direttamente all’interno del silicio apre un nuovo regime verso una maggiore integrazione e fotonica avanzata,” ha dichiarato il Prof. Tokel. Il prossimo passo per lo studio è indagare se la nanofabbricazione 3D completa nel Si possa essere raggiunta.
Nanomateriali che aprono la strada al calcolo di nuova generazione
Come abbiamo visto sopra, i ricercatori stanno puntando alle nanostrutture per ottenere risultati migliori. La nanotecnologia riguarda il controllo della materia a scala nanometrica, che varia da 1 a 100 nanometri di dimensione.
A una scala così piccola, possiamo osservare proprietà e comportamenti unici dei materiali, consentendo a ricercatori e ingegneri di manipolarli per varie applicazioni. Di conseguenza, la nanotecnologia ha ampie implicazioni in molti settori, tra cui energia, elettronica, medicina e scienza dei materiali.
Con un grande potenziale per affrontare alcune delle sfide più urgenti del mondo, la nanotecnologia si sta evolvendo rapidamente con continui progressi e scoperte, soprattutto nel calcolo e nell’elettronica. La nanotecnologia ha effettivamente contribuito notevolmente ai grandi progressi in questi settori, che hanno portato a sistemi più veloci, più piccoli e più portatili.
Ad esempio, nanomateriali come il grafene e i nanotubi di carbonio hanno mostrato promesse nella creazione di elettronica flessibile e trasparente.
Le nanostrutture hanno trasformato i campi dei semiconduttori e del calcolo migliorando le proprietà elettriche, ottiche e magnetiche dei materiali oltre le loro controparti bulk.
In questo contesto, si stanno facendo progressi nella computazione quantistica e nella comunicazione usando qubit su scala nanometrica. Inoltre, la ricerca continua a sviluppare nanomateriali per batterie ad alta capacità e supercondensatori a ricarica rapida. Nel frattempo, i progressi nelle tecniche di fabbricazione su scala nanometrica stanno consentendo la creazione di dispositivi e componenti miniaturizzati con prestazioni potenti.
Abilitando lo sviluppo di dispositivi più piccoli e più efficienti come transistor e chip di memoria su scala nanometrica, la nanotecnologia ha aumentato enormemente la potenza di calcolo e la capacità di archiviazione, spingendo i limiti della Legge di Moore.
La Legge di Moore citata qui è stata formulata da Gordon Moore, cofondatore di Intel, che ipotizzò che il numero di transistor su un singolo chip raddoppiasse approssimativamente ogni due anni, con un minimo aumento dei costi.
Se guardiamo indietro, negli anni ’50 i transistor hanno iniziato a sostituire le valvole a vuoto come componente chiave dei circuiti elettronici. Mentre i primi transistor erano tipicamente lunghi un centimetro, presto furono misurati in millimetri.
Avanzando rapidamente all’inizio di questo secolo, le dimensioni erano state ridotte tra 130 e 250 nanometri, per poi ridursi ulteriormente a soli 14 nanometri circa un decennio fa. Poi, nel 2015, IBM ha dimezzato questa dimensione creando il primo transistor a sette nanometri. Questo percorso verso transistor più piccoli, migliori e più veloci continua ancora oggi.
Negli ultimi anni, la dimensione più piccola dei transistor in produzione è stata ridotta a 3 nm, con IBM che ha annunciato un transistor a 2 nm a maggio 2021, più piccolo di un filamento di DNA. Ci concentriamo sui transistor perché sono fondamentali per alimentare quasi tutti i dispositivi elettronici.
Curiosamente, più piccoli diventano i transistor, meno energia consumano e più velocemente operano. Tuttavia, molti credono che si possa rendere qualcosa più piccolo solo fino a un certo punto, e alla fine non saremo più in grado di continuare a ridurre le dimensioni. È allora che saranno necessari nuovi nanomateriali e tecnologie avanzate per migliorare i nostri dispositivi.
Questo ha spinto gli scienziati a concentrare la loro attenzione su tecnologie come i sistemi neuromorfici, che richiedono lo sviluppo di nuovi neuroni e sinapsi artificiali in grado di superare le prestazioni dei circuiti CMOS (complimentary metal-oxide-semiconductor) standard.
Utilizzando neuroni e sinapsi artificiali, questi computer simulano come il cervello umano elabora le informazioni. Questo consente loro di riconoscere schemi, risolvere problemi e prendere decisioni più efficientemente e rapidamente rispetto ai computer attuali. Sebbene questo campo sia ancora nuovo, mostra promesse nella computazione cognitiva, veicoli autonomi e IA, dove velocità ed efficienza sono importanti.
I ricercatori stanno anche esplorando nuove classi di materiali, come i quantum dot e il grafene, per soddisfare le esigenze del calcolo avanzato. Studi recenti hanno esplorato Quantum Dot Cellular Automata (QCA) per progettare computer su scala nanometrica con miglioramenti sia in velocità che in efficienza.
Oltre al grafene, i materiali 2D come i dichalcogenuri di metalli di transizione (2D-TMD) sono considerati per l’uso nei semiconduttori. L’ampia superficie di questi materiali consente un’interazione efficiente con la luce e ne migliora l’uso per manipolare la luce, mentre la loro insolita mobilità dei portatori di carica potenzia le prestazioni dei dispositivi. La loro durabilità li rende resilienti per varie applicazioni nel mondo reale.
Come notato sopra, le ultime ricerche che raggiungono la nanofabbricazione all’interno del silicio mirano anche a consentire la prossima generazione di chip basati su silicio con una potenza di elaborazione molto maggiore.
Aziende che lavorano su tecnologie di calcolo avanzato
Se consideriamo le aziende coinvolte in questo settore, Applied Materials (AMAT) fornisce tecnologia di nanofabbricazione per semiconduttori avanzati. Advanced Micro Devices (AMD) sviluppa hardware di calcolo ad alte prestazioni ed esplora tecnologie di calcolo avanzate.
NVIDIA Corporation (NVDA), nota per le sue GPU, è anche fortemente investita nella ricerca sulla computazione quantistica. I supercomputer Nvidia sono utilizzati per sviluppare sistemi di annealing quantistico per risolvere problemi specifici. NVIDIA, spesso definita il ‘cavallo di battaglia dell’IA’, ha visto le sue azioni salire del 157% dall’inizio dell’anno (YTD).
L’azienda ha registrato vendite record di 26 miliardi di dollari nel 1Q24, in aumento del 18% rispetto al trimestre precedente e del 262% rispetto all’anno precedente. La società ha anche annunciato uno split azionario dieci per uno il 7 giugno 2024, e ha aumentato il dividendo trimestrale a 0,01 $.
Ora diamo un’occhiata alle aziende che pionierano la ricerca nel calcolo avanzato, nella nanotecnologia e nelle innovazioni nel design dei chip.
#1. IBM
International Business Machines Corporation (IBM) è una nota azienda tecnologica coinvolta in opportunità cloud e IA. Il suo focus è sulla ricerca della computazione quantistica e sull’avanzamento della tecnologia dei semiconduttori.
Nel corso dell’ultimo anno, l’azienda ha introdotto il suo più recente processore quantistico di generazione, l’IBM Heron, che dispone di 133 qubit a frequenza fissa e un miglioramento da tre a cinque volte delle prestazioni del dispositivo.
Secondo Jay Gambetta, VP di IBM Quantum:
“L’intera potenza dell’uso della computazione quantistica sarà alimentata dall’IA generativa per semplificare l’esperienza dello sviluppatore.”
(IBM )
L’azienda ha una capitalizzazione di mercato di 180,57 miliardi di dollari, e le sue azioni sono quotate a 195,51 $, in aumento del 19,86% YTD. Il suo rendimento da dividendo è del 3,41%. Per il 2Q24, IBM ha riportato un fatturato di 15,8 miliardi di dollari, un aumento del 2% rispetto all’anno precedente.
Il flusso di cassa libero, nel frattempo, è stato di 2,6 miliardi di dollari, che l’azienda ha aumentato a 12 miliardi per la visione dell’intero anno, con 1,5 miliardi restituiti agli azionisti sotto forma di dividendi durante il periodo. L’azienda ha chiuso il trimestre con 16 miliardi di contanti, contanti vincolati e titoli negoziabili. Pur evidenziando l’expertise di IBM nell’IA aziendale e il suo business di IA generativa cresciuto a oltre 2 miliardi da quando è stato lanciato Watsonx un anno fa, il CEO di IBM Arvind Krishna:
“Abbiamo avuto un secondo trimestre solido, superando le nostre aspettative.”
#2. Intel Corporation
Intel Corporation (INTC) innova i design dei chip ed esplora la computazione neuromorfica e quantistica. Questo produttore di chip semiconduttori è l’inventore della serie di microprocessori x86, che si trovano nella maggior parte dei computer personali. L’azienda sta attualmente lavorando a riacquistare il suo vantaggio nella produzione globale di chip, per la quale ha ricevuto finanziamenti tramite sovvenzioni e prestiti dal governo degli Stati Uniti.
Attraverso la ricerca neuromorfica, Intel mira ad accelerare il futuro dell’AI adattiva co-progettando hardware ottimizzato con software AI di prossima generazione. Inoltre, Intel ha istituito la Intel Neuromorphic Research Community (INRC). Questo sforzo collaborativo globale unisce team di istituzioni di ricerca, gruppi accademici, aziende e laboratori governativi per avanzare il confine dell’AI ispirata al cervello.
(INTC )
L’azienda ha una capitalizzazione di mercato di 89,56 miliardi di dollari, e le sue azioni sono quotate a 21,06 $, in calo del 58,23% YTD. Per il 2Q24, Intel ha riportato risultati finanziari “deludenti”, con un fatturato di 12,8 miliardi di dollari, in calo dell’1% su base annua, mentre l’EPS non GAAP era di 0,02 $. L’azienda ha annunciato una sospensione del dividendo a partire dal quarto trimestre del 2024, ribadendo il suo “impegno a lungo termine per un dividendo competitivo man mano che i flussi di cassa migliorano a livelli sostenibilmente più alti”.
Conclusione
Il calcolo avanzato, che si concentra su nuovi metodi e tecnologie che guidano metodi di calcolo innovativi, sta attirando un interesse significativo da parte di aziende, ricercatori, ingegneri e governi. Dopo tutto, è fondamentale per la cybersecurity, i mercati finanziari e molte altre infrastrutture critiche. Inoltre, l’uso diffuso dell’IA è supportato da potenza di calcolo avanzata, insieme a dati, algoritmi e microchip.
Negli ultimi decenni, i progressi nella tecnologia del calcolo hanno migliorato significativamente le prestazioni e le funzionalità dei dispositivi che usiamo regolarmente, alimentando così la crescita dell’economia digitale. Dato il suo impatto profondo sulla società, la ricerca e lo sviluppo continui sono indispensabili per soddisfare le esigenze di calcolo ad alta potenza e aprire la strada al calcolo avanzato, consentendo la creazione di prodotti e servizi che prima erano inimmaginabili.
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