コンピューティング
より小型で、より高速、より優秀 – 未来のデータ転送ニーズを支える3Dプロセッサ
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フロリダ大学の研究者は、プロセッサ製造のための新しい半導体技術で無線通信を変革し、世界的なデータ転送効率を大幅に向上させることを目指しています。 Nature Electronics誌に掲載されたこのイノベーションは、高速データ転送の需要が急激に高まっている時期に登場したものです。
すでに、インターネットの拡大に伴い、インターネット利用者数が大幅に増加し、世界のインターネットトラフィックが数倍に上昇したことで、データセンターとデータ伝送の需要が極めて急速に成長しています。
さらに、過去数年にわたり、人工知能（AI）がこの需要をさらに急上昇させました。数十億ドル規模のAI産業は私たちの生活を変え、急速に成長しています。教育、芸術、エンターテイメントから医療、自動車など、あらゆる分野で利用されています。
AIアプリケーションは膨大なデータを処理・分析するために相当な計算能力を必要とし、データセンターにおけるより強力で効率的なハードウェアの需要を促進しています。
さらに、データセンター内およびネットワーク全体での高速データ転送の需要が高まっており、AIシステムはトレーニングや継続的学習のために大規模データセットに依存することが多いです。AIシステムが複雑になるほど、より高いネットワーク帯域幅と、より大容量のスイッチ、ルーター、光ファイバーケーブルの改良が必要となり、効率的なデータ移動が保証されます。
特に、生成的AIアプリケーションの最近の台頭は、AIを新しく興味深い領域へと導いています。主流になるにつれて、リアルタイムのデータ処理と即時の応答性が求められます。そのため、現在のデータインフラはAIの高まる要求に応えるために全面的な刷新が必要です。
このような背景の中で、科学者たちは平面型から三次元（3D）プロセッサへの移行に成功しました。
1か月も経たないうちに、ドイツ・シュトゥットガルト大学の研究者らは、多くの企業と共に「三次元での回路イメージング」を実現しました。研究では、調査対象回路の領域に窒素空孔（NV）センターを備えたダイヤモンド板を追加し、全装置を広視野蛍光顕微鏡に配置しました。生成された磁場がNVセンターのスピンに影響を与え、光学的に検出された磁気共鳴で測定されました。これにより、10 μA μm−2という非常に弱い電流を、サブミクロンレベルの空間分解能で検出できました。
このように、半導体技術を活用して無線通信を新たな次元へと推進することは、データ伝送の効率性における新時代をもたらす助けとなっています。このイノベーションは、フロリダ大学電気・コンピュータ工学部の准教授であるRoozbeh Tabrizian博士率いるチームによって実現されました。
Tabrizianによれば、3Dプロセッサは無線通信の進化において画期的な瞬間を示しています。彼は次のように述べました：
データをより効率的かつ信頼性高く送信できる能力は、新たな可能性への扉を開き、スマートシティ、遠隔医療、拡張現実といった分野の進歩を促進します。
2023年が人工知能のブレイクアウト年となった理由をこちらでご覧ください。
無線通信の進化
送信者から受信者へ、配線なしで情報を伝達することは、19世紀後半にヘンリー・ヘルツが1880年代に空間を通じて電磁波を送信したことにより初めて実現されました。周波数の単位は彼にちなんで「ヘルツ」と名付けられました。その後、数年後にグリエルモ・マルコーニが1895年に無線電波を用いて長距離で信号を送信しました。現代の携帯電話の前身が開発されたのは1970年代になってからです。
したがって、無線通信とは、ワイヤやケーブルといった電気導体を使用せずに、距離を越えて情報を伝送することです。この通信形態は、無線デバイスや技術を通じて、二つ以上のデバイス間で接続・通信を行うことを意味します。モバイル、Bluetooth、放送ラジオ、Wi‑Fi、赤外線通信などがこの通信ネットワークの形態に含まれます。
この通信形態は通常、電磁波を用いたデータ転送を伴います。この仕組みは、テレビのリモコンのように数メートルの範囲から、衛星通信のように数千キロメートルに至るまで、信号を伝達します。ここには物理的な通信手段は存在しません。
なお、電磁波には可視光、ガンマ線、X線、紫外線、赤外線、電波、マイクロ波が含まれ、これらが信号を伝達します。
無線通信にはいくつかの利点があり、主なものは柔軟性と利便性です。この通信形態により、人々は場所に関係なくコミュニケーションが可能になります。この柔軟性により、デバイスをどこへでも持ち運べ、物理的な接続が不要となり、いつでもどこでも誰とでもつながることができます。
この方法は接続用のワイヤやネットワークケーブル、複雑な物理インフラの設置を必要としないため、無線接続は有線に比べてより効果的です。
ここでは速度と精度の面でも改善が見られます。さらに、無線技術は特に遠隔地での敷設が困難で複雑な作業となる地域において、アクセス性が向上します。この容易なアクセス性により、常時接続が可能となり、緊急時に比較的迅速に対応できるようになります。
無線通信の多くの利点を踏まえ、無線技術はユーザーの要求増加に応えるべく急速に進化してきました。技術の進歩により、データ伝送速度が向上し、サービス品質も改善されています。
インターネット接続が私たちの個人・職業生活に不可欠になるにつれ、研究者、科学者、企業、政府はデータ転送をより速く、より効率的にする方法の開発と投資を進めています。今年初め、イギリス・オックスフォード大学の科学者たちは膜中に磁気渦を作り出すことで、秒速キロメートル規模のデータ転送を可能にしました。この進歩は、次世代の超高速コンピューティングプラットフォームへの道を開くと期待されています。
オックスフォード大学物理学部でポスドクを務めるハリオム・ジャニによれば：
シリコンベースのコンピューティングは、フルスケールAIや自律デバイスといった次世代のコンピューティングアプリケーションに対して、エネルギー効率が著しく低すぎます。
研究者は、2Dと3D材料の両方の利点を兼ね備え、転写が容易な極薄の結晶ヘマタイト膜を製造しました。この柔軟な膜は破損せずに様々な形にねじることができ、この特性を利用して3次元の磁気渦を形成しました。この技術との統合により、将来のコンピュータは人間の脳のように動作できると期待されています。
さらに、2年前にバーミンガム大学工学部の研究者たちが新しいビームステアリングアンテナを発表し、データ伝送効率を向上させました。さらに、現在の技術では利用できなかった周波数帯域をモバイル通信に開放することが可能になりました。
画期的なプロセッサ
現在、モバイルデバイス内のデータは電磁波に変換され、世界中のユーザー間でやり取りされています。ここで、スペクトルプロセッサやフィルタが異なる周波数間でデータを移動させる役割を担っています。スペクトル処理は音声を微小な離散単位に分割し、非常に細かいレベルでターゲット化できるようにします。
これを理解するには、都市の交通を円滑に流す信号機に例えることができます。しかし、都市のインフラが処理できる交通量には限界があります。車の量が増え続けると、問題が生じます。
現在、「我々は効率的に移動できるデータ量の上限に近づき始めている」とTabrizianは述べました。平面プロセッサは、無線通信が従来依存してきたものであり、「もはや実用的ではなく、非常に限られた周波数帯域に制限している」と説明しました。
半導体業界において、平面（プラナ）とは、トランジスタの単一部品を構築し、それらを相互接続する製造プロセスです。これがシリコン集積回路チップの製造方法です。集積回路（IC）は、トランジスタ、抵抗、コンデンサなど複数の相互接続された電子部品が小さな半導体基板上にエッチングされた小型電子デバイスです。
半導体は現在の世界に不可欠な存在であり、技術革新を支えてきました。これらは導体と絶縁体の中間の導電性を持つ材料で、ダイオード、トランジスタ、ICの製造に低コスト、電力効率、コンパクトさ、信頼性のために使用されます。半導体は、ラジオやコンピュータから医療診断機器まで、さまざまな電子機器を提供しています。
現在、技術の進歩とAIの登場により、需要の大幅な増加は、データを移動させるためにさまざまな周波数でより多くのフィルタを必要としています。Tabrizianは次のように述べました：
道路や空中のライトのように考えてみてください。混乱します。1つの周波数だけのために製造されたチップは、もはや意味がありません。
Tabrizianと彼のチームは、ハーバート・ヴァートハイム工学部でCMOS技術の製造プロセスを用いて三次元ナノ機械共振器を構築しました。CMOS（相補型金属酸化膜半導体）は、ソースとドレイン端子にN++領域を持つNMOSトランジスタとp型基板、そして2つのP++領域とn型基板を持つPMOSトランジスタで構成されます。CMOSは低消費電力と低動作電流のために使用されます。
先月、私たちは「シリコンフォトニクスによる光速コンピューティング」という記事で、ペンシルベニア大学の研究者が光波を利用して電力ではなくAIのトレーニングに必要な高度な計算を実行するチップを開発したことを取り上げました。
この新しいチップは、処理速度を大幅に高速化し、デバイスのエネルギー消費を削減でき、次世代のAI開発への道を切り開きます。これはAIの影響と需要の増大を示し、すべての人が注目し、さらに良くするために取り組むようになっています。
3Dプロセッサに戻ると、より少ないスペースで性能を向上させることができます。また、無限のスケーラビリティを持ち、増大する需要に対応するのに非常に強力です。この点について、Tabrizianは次のように述べました：
半導体技術の統合、配線、パッケージングの強みを活かすことで、異なる周波数依存のプロセッサを同一チップ上に統合できます。これは大きな利点です。
さまざまな周波数を単一チップに統合することで、この新タイプのスペクトルプロセッサは「真にゲームチェンジャー」であると、フロリダ大学電気・コンピュータ工学部の教務担当副委員長であるDavid Arnoldは述べました。この「マルチバンド・周波数適応型ラジオチップセットへの新アプローチ」は、製造上の大きな課題を解決し、設計者が「ますます混雑する無線世界で全く新しい通信戦略を想像できる」ようにします。
このイノベーションは5年間の研究の成果です。Faysal Hakim、Troy Tharpe、Nicholas Rudawski、Tabrizianを含む研究チームは、2019年にこの新しいプロセッサへの取り組みを開始しました。
この研究は防衛高等研究計画局（DARPA）から資金提供を受けました。米国防総省（DOD）の研究機関であるDARPAは、軍事の国家安全保障のために新興技術の開発に投資しています。Arnoldは次のように述べました：
簡単に言えば、我々の無線デバイスはより優れ、より高速、そしてより安全に動作するようになるでしょう。
企業
それでは、この研究から恩恵を受ける可能性のある企業を見てみましょう：
#1. NVIDIA Corporation
カリフォルニア州拠点のチップメーカーである同社は、グラフィックス処理ユニット（GPU）で知られています。NVIDIA (NVDA ) の技術はデータセンターやAIアプリケーションで使用されており、データ転送効率の向上から恩恵を受ける可能性があります。最近、AI産業の拡大を支えるために必要なチップ工場（半導体ファブ）の数について質問された際、NvidiaのCEOであるJensen Huangは次のように答えました：
私たちはもっと多くのファブが必要になるでしょう。
しかし、同社はアルゴリズムとAI処理も大幅に改善しています。
NVDA 価格チャート
時価総額2.188兆ドルで、同社の株価は869ドルで取引されており、年初来（YTD）で76.75%上昇しています。売上高（TTM）は609億ドル、EPS（TTM）は11.93、P/E（TTM）は73.38、ROE（TTM）は91.46%です。同社は配当として0.02%を支払っています。2月の決算電話会議で、CEOのHuangは医療、バイオロジー、金融サービス、ロボティクス、自律走行車企業、そしてAIや大規模言語モデル（LLM）開発者との協業について語りました。
#2. Intel Corporation
半導体業界のもう一つのリーディングカンパニーであるIntel (INTC ) も、プロセッサ技術の進歩から恩恵を受ける可能性があります。同社は現在、米国政府から3年間にわたり35億ドルの資金を分配してもらい、国家の軍事プログラム向けに先進的な半導体を製造することを目指しています。
Intelはすでに米国防総省（DOD）やエネルギー省（DOE）との長年にわたる関係を持ち、DOEのオーロラ・スーパーコンピュータの核となるプロトタイプ多チップチップやプロセッサの製造に関わってきました。
INTC 価格チャート
時価総額187.42億ドルで、同社の株価は44.33ドルで取引されており、年初来で12.44%下落しています。売上高（TTM）は542億ドル、EPS（TTM）は0.38、P/E（TTM）は116.92、ROE（TTM）は1.63%です。同社は配当として1.13%を支払っています。
#3. Samsung Electronics
韓国のテック大手であるSamsungは、無線通信デバイス向けのさまざまな部品を製造しており、時価総額は368.9億ドルです。同社の株価は1,375ドルで取引されており、年初来で8.28%下落しています。
2023会計年度の業績によれば、Samsungは年間売上高258.94兆ウォン（約1970億ドル）と、営業利益6.57兆ウォン（約50億ドル）を報告しました。
結論
上記で議論したように、特にAIが急速に進化し続ける中で、より高速なデータ転送の必要性は日々高まっています。このような環境下では、研究がデータ伝送の改善を継続的に導入し、より豊かな体験を可能にすることが重要です。
