Micrografía óptica de una matriz de microelectrodos bajo una mezcla de nanotubos de carbono de pared simple con cristales líquidos.A medida que
la Ley de Moore se ralentiza
, los ingenieros analizan cuidadosamente las opciones que ayudarán a continuar computando cuando la ley se agote. La inteligencia artificial seguramente jugará un papel en esto. Quizás computadoras cuánticas. Pero hay cosas más extrañas en el universo informático, y algunas de ellas se mostraron en la
conferencia internacional de IEEE sobre la recarga de la informática en noviembre de 2017.
Además, se mostraron algunas versiones geniales de cálculos clásicos, por ejemplo, cálculos reversibles y chips neuromórficos. Además de ellos, se presentaron opciones que eran menos familiares para el público, como chips fotónicos, IA aceleradora, lógica de peine nanomecánico y un sistema de reconocimiento de voz "hiperdimensional". Este artículo enumera opciones extrañas y potencialmente efectivas.
Neuronas cuánticas frías
Los ingenieros a menudo envidian la milagrosa eficiencia energética del cerebro. Una sola neurona gasta aproximadamente 10 fJ (10-15 J) con cada señal. Michael Schneider y sus colegas del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) creen que pueden acercarse a esta cifra utilizando neuronas artificiales creadas a partir de dos tipos diferentes de
contactos Josephson . Estos son dispositivos superconductores basados en la tunelización de pares de electrones a través de la barrera, y que sirven de base para las computadoras cuánticas más avanzadas creadas hoy en día en laboratorios industriales. Una de sus opciones, el contacto magnético Josephson, tiene propiedades que se pueden cambiar sobre la marcha, cambiando las corrientes y los campos magnéticos. Ambos contactos se pueden usar de tal manera que produzcan sobretensiones con una energía del orden de un zeptojulio: 100,000 veces menos fJ [
o 10-21
J / aprox. perev. ]
Los científicos del NIST han descubierto cómo conectar estos dispositivos y formar una red neuronal a partir de ellos. En la simulación, entrenaron a la red neuronal para reconocer tres letras (z, v y n, la prueba básica de las redes neuronales). Idealmente, la red podría reconocer letras usando solo 2 attojulios [10-18 J], o 2 fJ, si incluye el desperdicio de energía para enfriar este sistema a los 4 K. requeridos Por supuesto, hay momentos en que todo funciona mucho menos perfectamente. Pero, suponiendo que puedan eliminarse con la ayuda de ingenieros, puede obtener una red neuronal que consume energía comparable al cerebro humano.
Computación de alambre
En los procesadores avanzados, los transistores están muy apretados y las conexiones que los conectan a los circuitos están más cerca que nunca. Esto conduce a una distorsión cruzada cuando una señal de una línea interfiere con su vecino a través de una conexión espuria. En lugar de tratar de cambiar el esquema para evitar distorsiones,
Navin Kumar Maka y sus
colegas de la Universidad de Missouri, Kansas City, decidieron aprovecharlos. Según el punto de vista de hoy, una señal interferente se considera una falla, Mac dijo a los ingenieros. "Y ahora queremos usarlo para el trabajo de la lógica".
Descubrieron que una determinada disposición de conexiones mutuas puede imitar el funcionamiento de los elementos y circuitos lógicos. Imagine que tres líneas de comunicación van en paralelo. La aplicación de voltaje a una o dos líneas laterales conduce a la aparición de voltaje espurio en la central. De esta manera obtienes un elemento lógico OR con dos entradas. Después de haber agregado cuidadosamente aquí y allá en el transistor, el equipo creó los elementos AND, OR y XOR, así como un circuito que realiza la función de transferencia. La ventaja viene cuando compara el número de transistores en un área determinada con CMOS. Por ejemplo, un circuito lógico de distorsión cruzada requiere solo tres transistores para realizar XOR, y CMOS usa 14, y ocupa un tercio más de espacio.
¡Ataca la nanoburbuja!
Científicos e ingenieros de la Universidad de Durham en Inglaterra han enseñado una película delgada de nanomateriales para resolver problemas de clasificación, por ejemplo, para encontrar una lesión cancerosa en una
mamografía . Utilizando algoritmos revolucionarios y un circuito electrónico especialmente creado, enviaron pulsos eléctricos a través de una serie de electrodos a una mezcla de nanotubos de carbono disueltos en cristales líquidos. Con el tiempo, los nanotubos, entre los que se encontraban conductores y semiconductores, se autoensamblaron en una red compleja que cubría los electrodos.
Esta red pudo cumplir una parte clave del problema de optimización. Además, podría aprender a resolver el segundo problema, si fuera menos complicado que el primero.
¿Resolvió bien estos problemas? En un caso, los resultados fueron comparables al trabajo humano; en otro estaban un poco peor. Y sin embargo, es sorprendente que generalmente funcione. "Necesitamos recordar que entrenamos una burbuja de nanotubos de carbono en cristales líquidos", dice
Eleanor Vissol-Gaudin , quien ayudó a diseñar este sistema en Durham.
Placas de circuito de silicio
Los desarrolladores de computadoras han sufrido durante mucho tiempo un desajuste entre la rapidez y la eficiencia con que los datos se mueven dentro de los procesadores, y cuán lentamente y con pérdida se mueven entre ellos. Este problema, según los ingenieros de
la Universidad de
California en Los Ángeles , está relacionado con la naturaleza de los cuerpos de los chips y las placas de circuito con las que se comunican. Las cajas de cristal y las placas de circuito impreso no conducen bien el calor, por lo que limitan el consumo de energía, aumentan la energía necesaria para transferir bits de un chip a otro y ralentizan las computadoras al agregar retrasos. La industria comprende estas deficiencias y se está concentrando cada vez más en colocar varios chips en una carcasa.
Punit Gupta y sus colegas universitarios creen que las computadoras serían mucho mejores si pudiéramos deshacernos por completo de las cajas de cristal y las placas de circuitos. Sugieren reemplazar la placa de circuito impreso con una pieza de sustrato de silicio. En un "material de silicio integral" de este tipo, los chips sin estuches se pueden juntar a una distancia de 100 micrones entre ellos y conectarse mediante los mismos conductores que se utilizan en los circuitos integrados; esto ayudará a limitar el retraso y el consumo de energía, así como a desarrollar un sistema más compacto sistema
Si la industria va en esta dirección, dará lugar a un cambio en los circuitos integrados fabricados, dice Gupta. El material de silicio integral contribuirá a la separación de "sistemas en un solo chip" en partes más pequeñas que realizan las funciones de varios núcleos de sistemas de un solo chip. Después de todo, la disposición estrecha de los núcleos en el chip ya no dará una gran ventaja en ausencia de demoras y eficiencia, y es más barato producir chips más pequeños. Además, el silicio conduce el calor mejor que las placas de circuito impreso, por lo que estos procesadores pueden ser overclockeados a altas velocidades de reloj sin preocuparse por la disipación de calor.