コンピューティング
ナノテクノロジーが速度と効率でコンピューティングの限界を押し広げる
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先進的なコンピューティング技術は、高速と低消費電力の実現に向けて大きな進歩を遂げています。
この分野の主な進歩には、層状設計を用いてより高速で小型のチップを低コストで構築する新しいシリコンアーキテクチャが含まれます。一方、フォトニックコンピューティングは光波を利用してデータの処理と保存を行います。光速は比類なき速さであるため、高速かつ低遅延を実現できます。
次に、生物コンピューティングがあります。これは情報を生物細胞に符号化・保存するもので、ナノバイオテクノロジーの進展に支えられています。量子コンピューティングも大きな可能性を持ち、量子重ね合わせ、エンタングルメント、干渉を利用して、現在のコンピュータよりも高速に複雑な問題を解決します。
さらに、ニューロモーフィックコンピューティングは脳の神経系を模倣して並列計算を行い、クラウドコンピューティングは処理をリモートまたは仮想の場所に移し、エッジコンピューティングは処理を集中施設からエンドユーザーに近い場所へシフトします。
データの処理・保存・通信を目的としたこれらすべてのコンピューティング技術の進展は、人工知能（AI）やデータ分析などの分野で前例のない進歩をもたらしました。
この分野での継続的な研究は、さらなる高速かつ効率的な成果を達成するために、研究者がより深く掘り下げることにつながっています。
シリコンにおけるレーザー ナノスケール 製造の突破口
トルコのビルケント大学の研究者らは、シリコンウェーハ内部深部にナノ構造を作製する技術を開発し、重要な 突破口を達成しました。
新しい手法は、空間光変調とレーザーパルスを用いてシリコン内部でナノ製造を可能にし、エレクトロニクスとフォトニクスに有益な高度なナノ構造を作り出します。
この研究は、エレクトロニクス、フォトニクス、太陽光発電の基盤であるシリコンに焦点を当てました。半導体として、シリコンの電気伝導性は絶縁体と純粋な導体の中間に位置します。地殻で2番目に豊富な元素であり、金属的特性と非金属的特性の両方を持ちます。さらに、比較的狭いバンドギャップを含むシリコンの優れた電気的特性は、半導体産業において重要な材料となっています。
しかし、シリコンは既存のリソグラフィ技術が抱える課題により、表面レベルのナノ製造に限定されてきました。現在の手法は、ウェーハ表面を変化させずに貫通できないか、レーザーリソグラフィの解像度に制約されます。さらに、既存の技術ではウェーハ内部深部での高精度な変調ができません。
もしデバイスをウェーハの上下表面を変更せずに、素材内部に直接製造できれば、新たな標準となるでしょう。
もちろん、これは1ミクロンを超える製造解像度の限界を克服しつつ、ウェーハ内部で多次元ナノスケール制御を同時に実現することを意味します。これを実現すれば、3Dナノフォトニクスの新機能を可能にし、シリコン内部のメタサーフェスへとつながる画期的な進歩となります。
最新の研究では、空間的に変調されたレーザービームと、事前に形成されたサブサーフェス構造からの異方性フィードバックを活用しました。これにより、チームはナノスケールで物質を操作し、シリコン内部で制御されたナノ製造能力を確立しました。
具体的には、ビルケントチームは、空間変調により生成された独自のレーザーパルスを利用して、ウェーハ内部の複雑な光学効果とレーザー光の回折限界という課題に取り組みました。空間的に変調されたレーザーパルスはベッセル関数に相当します。
エネルギーの正確な沈着を妨げていた光散乱効果は、特殊なレーザービームの非回折性により克服されました。この非回折性は高度なホログラフィック投影技術で実現され、エネルギーの精密な局在化を可能にします。その結果、材料を小体積で変形させるのに十分な圧力と温度が得られます。
物理学部のオンゥル・トケル教授によれば：
「我々のアプローチは、レーザーパルスのエネルギーを半導体材料内の極めて小さな体積に局在させ、プラズモニクスに類似した新たな場強化効果を利用できるようにすることに基づいています。これにより、材料内部で波長以下かつ多次元の制御が可能になります。」
彼は付け加えました：
「現在、シリコン内部に埋め込まれたナノフォトニック要素、例えば高い回折効率とスペクトル制御を持つナノグレーティングを作製できるようになりました。」
これに続いて、サブサーフェスでナノボイドが形成され、周囲に強い場強化をもたらす新たなシーディング効果が現れました。一度確立されると、結果として得られる場強化は自己持続し、初期のナノ構造の作製が後続のナノ構造の作製を助けることを意味します。
一方、レーザー偏光の利用により、研究者はナノスケールでのナノ構造の配向と対称性を追加的に制御でき、さまざまなナノアレイの正確な開発が可能になりました。
「レーザーと材料の相互作用システムに見られる異方性フィードバック機構を活用することで、シリコンにおける偏光制御ナノリソグラフィを実現しました。」
– 研究主任著者、アスガリ・サベト博士
この新しい製造方法は、従来の手法に比べて大幅に改善された、100nmという極小の特徴サイズを実現しました。
この研究は、大面積の体積ナノ構造化を多次元制御と回折限界を超える特徴で実証することで、特定構造を持つナノスケールシステムに大きな影響を与える可能性があります。研究者によれば、将来的な進展としてメタマテリアル、メタサーフェス、情報処理応用、フォトニック結晶などが期待されています。
この研究は、導入されたナノグレーティング機能がこの目標への一歩であることから、オンチップシステムとの統合に大きな可能性を示しています。また、本研究は初の多層シリコンフォトニクスでもあると指摘しています。
全体として、トケル教授は「シリコンに対する新たな製造パラダイムが導入された。シリコン内部でナノスケールに直接製造できる能力は、さらなる統合と先進的フォトニクスへの新たな領域を切り開く」と述べました。今後の課題は、シリコンで完全な3Dナノ製造が実現できるかどうかを調査することです。
クリックして、先進的なナノフォトニクスがより優れたスマートフォンの構築にどのように役立つかをご覧ください。
次世代コンピューティングへの道を切り開くナノマテリアル
上記で見たように、研究者はより良い結果を得るためにナノ構造を対象としています。ナノテクノロジーは、1〜100ナノメートルのサイズで物質をナノスケールで制御することに関するものです。
このように極小のスケールでは、材料の独自の特性や挙動が現れ、研究者やエンジニアはさまざまな応用のためにそれらを操作できます。その結果、ナノテクノロジーはエネルギー、エレクトロニクス、医療、材料科学など多くの産業に広範な影響を及ぼしています。
世界的な課題に対処する大きな可能性を持つナノテクノロジーは、特にコンピューティングとエレクトロニクスの分野で継続的に進化し、画期的な進歩と突破口をもたらしています。実際、ナノテクノロジーはこれらの分野で大きく貢献し、より高速で小型、かつ携帯性の高いシステムを実現しました。
例えば、グラフェンやカーボンナノチューブといったナノマテリアルは、柔軟で透明なエレクトロニクスの実現に有望性を示しています。
ナノ構造は、材料の電気的、光学的、磁気的特性をバルク状態を超えて向上させ、半導体とコンピューティングの分野を変革しました。
この文脈で、ナノスケールの量子ビットを用いた量子コンピューティングと通信の進展が見られます。さらに、研究は高容量・高速充電バッテリーやスーパーキャパシタ用のナノマテリアルの開発を続けています。一方、ナノスケール製造技術の進歩により、強力な性能を持つ小型デバイスやコンポーネントの作製が可能になっています。
ナノスケールのトランジスタやメモリチップなど、より小型で効率的なデバイスの開発を可能にすることで、ナノテクノロジーは計算能力と記憶容量を飛躍的に向上させ、ムーアの法則の限界を押し広げました。
ここで言及されているムーアの法則は、インテル共同創業者のゴードン・ムーアによって策定され、単一チップ上のトランジスタ数が約2年ごとに倍増し、コストはほとんど上昇しないと提唱されました。
その歴史を振り返ると、1950年代にトランジスタが真空管に取って代わり、電子回路の主要部品となり始めました。当初のトランジスタは数センチメートルの長さでしたが、すぐにミリメートル単位に縮小されました。
本世紀初頭に至ると、サイズは130〜250ナノメートルにまで縮小され、約10年前にはさらに14ナノメートルまで小さくなりました。その後、2015年にIBMは初の7ナノメートル・トランジスタを開発し、サイズを半減させました。このように、より小型で高性能・高速なトランジスタへの道は現在も続いています。
近年では、量産されている最小トランジスタサイズは3nmにまで縮小され、IBMは2021年5月にDNA一本よりも小さな2nmトランジスタを発表しました。トランジスタはほぼすべての電子機器の動力源となる根幹であるため、ここで焦点を当てています。
興味深いことに、トランジスタが小さくなるほど消費電力は減少し、速度は向上します。しかし、多くの人はサイズ縮小には限界があり、やがてさらなる微細化が不可能になると考えています。その時こそ、新たなナノマテリアルと先進技術がデバイスの改善に必要となります。
このため、科学者はニューロモーフィックシステムなどの技術に注目し始めました。これらは、標準的なCMOS回路の性能を上回る新しい人工ニューロンとシナプスの開発を必要とします。
人工ニューロンとシナプスを使用することで、これらのコンピュータは人間の脳が情報を処理する方法をシミュレートします。これにより、パターン認識、問題解決、意思決定が現在のコンピュータよりも効率的かつ迅速に行えるようになります。この分野はまだ新しいものの、認知コンピューティング、自律走行車、AIなど、速度と効率が重要な領域で有望性を示しています。
研究者は、先進的なコンピューティングのニーズに応えるため、量子ドットやグラフェンなどの新しい材料クラスも探求しています。最近の研究では、量子ドットセルラーオートマトン（QCA）を活用し、速度と効率の両面で改善されたナノスケールコンピュータの設計が検討されています。
グラフェンに加えて、遷移金属ジカルコゲナイド（2D-TMD）などの2次元材料も半導体に利用することが検討されています。この材料は広い表面積により光との相互作用が効率的で、光の制御に適しています。また、異常に高いキャリア移動度がデバイス性能を向上させ、耐久性に優れるためさまざまな実用アプリケーションに適しています。
上記のように、シリコン内部でのナノ製造を実現した最新の研究は、はるかに高い処理能力を持つ次世代シリコンベースのチップを可能にすることも目指しています。
クリックして、ナノテクノロジー分野の進展に取り組む主要企業のリストをご覧ください。
先進コンピューティング技術に取り組む企業
この分野に関わる企業を考えると、Applied Materials (AMAT ) （AMAT）は先進的な半導体向けのナノ製造技術を提供しています。Advanced Micro Devices (AMD ) （AMD）は高性能コンピューティングハードウェアを開発し、先進的なコンピューティング技術を探求しています。
GPUで知られるNVIDIA Corporation (NVDA ) （NVDA）も量子コンピューティング研究に多額の投資を行っています。Nvidiaのスーパーコンピュータは、特定の問題を解く量子アニーリングシステムの開発に使用されています。NVIDIAはしばしば「AIの寵児」と呼ばれ、年初来（YTD）で株価が157％上昇しました。
同社は2024年第1四半期に260億ドルの売上高を記録し、前四半期比18％、前年同期比262％の増加となりました。また、2024年6月7日に10対1の株式分割を発表し、四半期配当金を0.01ドルに引き上げました。
それでは、先進コンピューティング、ナノテクノロジー、チップ設計の革新において研究を先導する企業を見てみましょう。
#1. IBM
International Business Machines Corporation (IBM ) （IBM）は、クラウドとAIの分野で活躍する有名なテック企業です。その重点は量子コンピューティングの研究と半導体技術の進歩にあります。
過去1年間で、同社は最新世代の量子プロセッサIBM Heronを発表しました。このプロセッサは133個の固定周波数キュービットを搭載し、デバイス性能が3〜5倍向上しています。
IBM Quantumの副社長Jay Gambettaによれば：
「量子コンピューティングの全力活用は、開発者体験を簡素化する生成AIによって支えられるでしょう。」
IBM 価格チャート
同社の時価総額は1,805.7億ドルで、株価は195.51ドル（年初来19.86％上昇）で取引されています。配当利回りは3.41％です。2024年第2四半期の売上高は158億ドルで、前年同期比2％増加しました。
一方、フリーキャッシュフローは26億ドルで、年間見通しでは120億ドルに引き上げられ、期間中に15億ドルが配当として株主に還元されました。四半期末の現金・制限付き現金・市場性証券は160億ドルでした。IBMがエンタープライズAIにおける専門性と、Watsonxの導入から1年で生成AI事業が20億ドル超に成長したことに言及し、IBM CEOのArvind Krishnaは次のように述べました：
「我々は強力な第2四半期を迎え、期待を上回る成果を上げました。」
#2. Intel Corporation
Intel (INTC ) Corporation（INTC）はチップ設計の革新とニューロモーフィック・量子コンピューティングの探求を行っています。この半導体メーカーは、ほとんどのパーソナルコンピュータに搭載されているx86シリーズマイクロプロセッサの発明者です。同社は現在、米国政府からの助成金や融資を受けて、グローバルなチップ製造における優位性を取り戻す取り組みを進めています。
ニューロモーフィック研究を通じて、Intelは次世代の適応型AIを加速させることを目指し、次世代AIソフトウェアと最適化ハードウェアを共同設計しています。さらに、IntelはIntel Neuromorphic Research Community（INRC）を設立しました。このグローバルな協働体は、研究機関、学術団体、企業、政府ラボのチームを結集し、脳にインスパイアされたAIの最前線を推進します。
INTC 価格チャート
同社の時価総額は895.6億ドルで、株価は21.06ドル（年初来58.23％下落）で取引されています。2024年第2四半期の売上高は128億ドルで、前年同期比1％減少し、非GAAP EPSは0.02ドルという「期待外れ」の結果となりました。同社は2024年第4四半期から配当を停止すると発表し、キャッシュフローが持続的に高水準に改善するにつれて競争力のある配当を長期的に継続するというコミットメントを再確認しました。
結論
新しい手法と技術で革新的なコンピューティングを推進する先進コンピューティングは、企業、研究者、エンジニア、政府から大きな関心を集めています。何と言っても、サイバーセキュリティ、金融市場、その他多くの重要インフラの根幹を成すからです。さらに、AIの広範な活用は、データ、アルゴリズム、マイクロチップとともに、先進的な計算能力によって支えられています。
過去数十年にわたるコンピューティング技術の進歩は、私たちが日常的に使用するデバイスの性能と機能を大幅に向上させ、デジタル経済の成長を促進してきました。その深遠な社会への影響を考えると、電力を大量に消費する計算需要に応えるため、継続的な研究開発が不可欠であり、先進的なコンピューティングへの道を切り開き、かつては想像もできなかった製品やサービスの創出を可能にします。
