`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Электрооптический модулятор размером бактерии

Электрооптический модулятор, который в 10 раз меньше и потенциально может быть в 100 раз более энергоэффективней, чем лучшие предыдущие устройства, был спроектирован и изготовлен исследователями из Университета штата Орегон (OSU). Устройство примерно соответствует размеру бактерии, измеряемой 0,6-8 микронами.

Электрооптический модулятор, который в основном служит для переключения оптических сигналов, может привести к значительному сокращению энергии, используемой ЦОД и суперкомпьютерами.

«Это, безусловно, самое захватывающее исследование, которое я когда-либо делал из-за того, какое влияние оно окажет, и из-за проблемы, которая возникла при проектировании и изготовлении», - сказал Алан Ван (Alan Wang), доцент электротехники в Инженерном колледже OSU.

Для их изобретения Ван и его докторант, Эрвен Ли (Erwen Li) использовали технологию прозрачных проводящих оксидных материалов, также разработанную в штате Орегон. Для объединения металлоксидного полупроводникового конденсатора с ультракомпактной фотонно-кристаллической нанополостью созданная ими структура использует прозрачный проводящий оксидный затвор вместо типичного металлического затвора.

Дизайн, сочетающий инновации в материалах и устройствах, улучшил взаимодействие между электроникой и фотоникой, что позволило исследователям создать меньший электрооптический модулятор.

Ван проконсультировался со своими коллегами по промышленности о том, был ли он на правильном пути при разработке.

«Они сказали, что уменьшение размеров и сокращение потребления энергии будет тенденцией в ближайшие пять-десять лет в отрасли. Так что это именно то устройство, которое они ищут», - сказал Ван.

Исследование является частью инициативы Министерства обороны по междисциплинарным университетским исследованиям. Ван является одним из шести исследователей из разных стран, получившим пятилетний грант от Управления научными исследованиями ВВС для продвижения технологий, направленных на сокращение потребления энергии оптоэлектронными устройствами.

Электрооптический модулятор размером бактерии

Дизайн, сочетающий инновации в материалах и устройствах, улучшил взаимодействие между электроникой и фотоникой, что позволило исследователям создать меньший электрооптический модулятор

Intel видит перспективность кремниевых спиновых кубитов

Квантовые вычисления заявили о своем потенциале для решения проблем, с которыми современные компьютеры не справляются. Ученые и индустрия ждут квантовых вычислений, чтобы ускорить продвижение в таких областях, как химия и разработка лекарств, финансовое моделирование и даже прогнозирование климата.

Чтобы реализовать потенциал квантовых вычислений, Intel начала совместную исследовательскую программу в 2015 г. с целью создания коммерчески жизнеспособной квантовой вычислительной системы.

Несмотря на значительный прогресс, исследования в области квантовых вычислений все еще находятся в начальном состоянии. Для реализации этой новой вычислительной парадигмы необходимо решить множество проблем и принять множество архитектурных решений. Например, пока не ясно, какую форму примут квантовые процессоры (или «кубиты»). Вот почему Intel проводит исследования в двух направлениях и инвестирует в них в равной степени.

Одной из возможных форм являются сверхпроводящие кубиты. Intel добивается быстрых успехов в разработке такого типа тестовых чипов, которыми также занимаются и другие отрасли промышленности и науки. Кроме того, Intel изучает альтернативную структуру, которая опирается на опыт мирового класса в производстве кремниевых транзисторов. Эта альтернативная архитектура называется «спиновые кубиты», которые работают в кремнии и могут помочь преодолеть некоторые из препятствий для перехода квантовых вычислений от исследований к реальности.

Спиновые кубиты очень напоминают полупроводниковую электронику и транзисторы, как мы их знаем сегодня. Они предоставляют свои квантовые свойства, используя спин одного электрона в кремниевом устройстве и управляя его состоянием с помощью маломощных микроволновых импульсов.

Спин электрона ориентируется в двух противоположных направлениях, которым можно приписать значения двоичных 0 и 1. Но подобно тому, как работают сверхпроводящие кубиты, эти электроны также могут существовать в суперпозиции, что означает, что спины могут с некоторой вероятностью находиться в двух состояниях одновременно. При этом они теоретически могут обрабатывать огромные массивы данных параллельно намного быстрее, чем классический компьютер.

Среди задач, которые исследователи должны преодолеть, прежде чем квантовые вычисления могут стать коммерческой реальностью, это невероятно неустойчивая природа кубитов. Любой шум или непреднамеренное наблюдение за ними могут привести к потере данных. Эта неустойчивость требует, чтобы они работали при чрезвычайно низких температурах, что создает проблемы для материального дизайна самих чипов и электроники управления, необходимой для их работы. Сверхпроводящие кубиты довольно велики, что затрудняет масштабирование конструкции квантовой системы до миллионов кубитов, необходимых для создания действительно полезной коммерческой системы.

Спиновые кубиты, по сравнению с их сверхпроводящими аналогами, предлагают несколько преимуществ в решении этих задач.
Поскольку спиновые кубиты намного меньше по размеру, их время согласованной работы, как ожидается, будет более продолжительным, что является преимуществом, поскольку исследователи стремятся масштабировать систему до миллионов кубитов, которые потребуются для коммерческой системы.

Кремниевые спиновые кубиты могут работать при более высоких температурах, чем сверхпроводящие кубиты (1 кельвин, в отличие от 20 милликельвин). Это может значительно снизить сложность системы, требуемой для работы микросхем, позволяя расположить управляющую электронику ближе к процессору.

Дизайн процессоров на спиновых кубитах очень похож на традиционные кремниевые транзисторные технологии. Несмотря на то что для этой технологии существуют важные научные и технические проблемы, Intel имеет оборудование и инфраструктуру с многолетним опытом производства транзисторов.

На этой неделе на Ежегодном собрании Американской ассоциации содействия развитию науки (AAAS) компания QuTech, партнер Intel по исследованиям, представит доклад о своем успехе в создании двухкубитового квантового компьютера на основе спина, который может быть запрограммирован на выполнение двух простых квантовых алгоритмов. Эта разработка прокладывает путь к более крупным процессорам на основе спина, способным к более сложным приложениям.

Intel разработала конвейерное производства спинового кубита на своем 300-миллиметровой технологическом процессе, используя изотопически чистые пластины, полученные специально для производства чипов для тестирования спиновых кубитов. В течение нескольких месяцев Intel рассчитывает производить много пластин в неделю, каждая из которых имеет тысячи небольших кубитных массивов.

В будущем Intel и QuTech будут продолжать исследования как сверхпроводящих, так и спиновых кубитов по всей квантовой системе из кубитовых устройств.

      Intel видит перспективность в кремниевых спиновых кубитах

Корпорация Intel разработала конвейерное производство спиновых кубитов на своем технологическом процессе 300 мм, используя изотопически чистые пластины

Атомно-тонкие мемристоры могут обеспечить сверхвысокую плотность памяти

Применяя 2D-материалы к концепции мемристора, команда мультидисциплинарных исследователей из университетов США и Китая продемонстрировала масштабируемость энергонезависимого переключения сопротивления до атомно-тонких устройств.

Сообщая о своих результатах в ACS «Nano Letters» в статье под названием «Атомристор: энергонезависимое переключение сопротивления в атомных листах дихалькогенидов переходных металлов», исследователи экстраполируют, что «атомристоры», как они называют свои устройства, могут приводить к плотности мемристоров в диапазоне 1015 / мм3, что привело бы к теоретической поверхностной плотности 6,4 Тб/ дюйм2 для однобитового одноуровневого хранилища.

Хотя было замечено, что ряд многослойных двумерных (2D) материалов, обработанных раствором, может приводить к поведению энергонезависимого переключения сопротивлении (Nonvolatile Resistance Switching - NVRS), где сопротивление устройства может изменяться между высокоомным состоянием (HRS) и низкоомным (LRS) и сохранять эти состояния без потребления энергии, впервые такое NVRS-поведение наблюдается в атомарно-тонких вертикальных устройствах металл-изолятор-металл (MIM), утверждают исследователи.

Для создания своих «атомристоров» ученые подготовили синтетические атомно-тонкие листы дихалькогенида переходных металлов (TMD), таких как MoS2, MoSe2, WS2 и WSe2, используя стандартное химическое осаждение из паровой фазы (CVD) и металлоорганические процессы CVD. Затем они располагали атомарно-тонкие листы между различными типами электродов, включая серебро, золото и даже графен. Во всех случаях наблюдалось энергонезависимое переключение сопротивления. Матричные устройства состояли из атомных листов TMD между верхним и нижним электродами, поверх подложки из Si / SiO2.

В конкретной реализации с двумерным листом MoS2 атомристор имел высокоомное состояние (измеренные низкие токи) до тех пор, пока не было приложено смещение 1 В, чтобы установить атомно-тонкий переключатель в состояние с низким сопротивлением. Устройство сохраняло значение сопротивления до тех пор, пока не было приложено отрицательное смещение для его сброса. В этой вертикальной конфигурации металл-изолятор-металл, которая хорошо поддается 3D-интеграции, исследователи получили коэффициент включения / выключения более 104 и действительно нулевую статическую мощность для сохранения данных в условиях окружающей среды.

Они также подчеркивают, что атомристорные устройства предлагают отличные преимущества в плане предельного вертикального масштабирования вплоть до атомного слоя без операций формообразования. Заменив металлические электроды графеном, всю ячейку памяти можно масштабировать ниже 2 нм.

Устойчивость данных - это еще то, что необходимо улучшить, но их сохранение было проверено до недели, что может быть уже достаточным для определенных нейроморфных приложений, включающих краткосрочную и среднесрочную пластичность.

По мнению авторов, сконструированные в виде однобитного одноуровневого устройства памяти, эти уложенные слоями атомристоры будут давать теоретическую поверхностную плотность 6,4 Тб / дюйм2.

Атомно-тонкие мемристоры могут обеспечить сверхвысокую плотность памяти

Схематическая иллюстрация атомристора. Верхний и нижний
электроды (TE и BE) могут быть золотыми, а TMD
может быть MoS2

Впервые наблюдалось поляризационное вращение спиновых волн

Международная команда исследователей из Таиланда, США и Японии провела тщательное изучение экзотического поведения материала под названием «нецентросимметричный антиферромагнетик». Команда, наблюдавшая поведение распространения спиновых волн в магнитном материале, сообщила о своем открытии, которое впервые представило прямые доказательства невзаимных магнонов.

Эффект «кругового двулучепреломления», когда фотоны, движущиеся внутри определенного типа кристалла, имеют разные скорости в зависимости от их круговой поляризации, довольно распространен. Другими словами, левовращающиеся фотоны могут двигаться быстрее, чем правовращающиеся. Такой эффект, специфически проявляющийся при конечном внешнем магнитном поле, называется эффектом Фарадея, где плоскость поляризации линейно-поляризованного света поворачивается, когда он распространяется вдоль кристалла с углом поворота, в частности, линейно зависящим от поля. В современной оптической и фотонной технологии имеется множество применений этого эффекта. Оптический изолятор является одним из таких устройств с использованием эффекта Фарадея, тогда как магнитооптическая запись основана на его зеркальном варианте - эффекте Керра.

Другие системы также демонстрируют поведение, напоминающее эффект кругового двойного лучепреломления. В упорядоченном магнитном материале спиновое возбуждение также может распространяться вдоль кристалла. Это возбуждение называется «магноном». Подобно поляризационным состояниям фотонов, магноны в антиферромагнетике также имеют два различных состояния: левовращательное и правовращательное состояние. В большинстве магнитных материалов эти два состояния имеют одинаковую энергию и поэтому неразличимы. Однако в определенном типе магнитного материала эти два состояния магнонов ведут себя по-разному из-за отсутствия симметрии пространственной инверсии в кристаллической структуре.

Это явление, называемое невзаимными магнонами, было предсказано Хайями и др. (Hayami et al). Однако до этой работы не было прямого наблюдения за этими невзаимными магнонами.

Исследовательская группа провела эксперименты по рассеянию нейтронов на монокристаллах -Cu2V2O7 и продемонстрировала четкие свидетельства различных дисперсионных соотношений энергии-импульса между циркулярно левополяризованными и правополяризованными магнонами. Экспериментальные данные подтверждены расчетами.

Эта работа открывает новый режим магнитного материала, который может найти применение в магнонной электронике (магнонике), такой как полевой транзистор со спиновой волной.

Впервые наблюдалось поляризационное вращение спиновых волн

Линейно поляризованные состояния наблюдаемых спиновых волн в антиферромагнетике. Угол поляризации изменяется в пространстве, что действительно является аналогичным эффектом для «кругового двулучепреломления» света

Кто вы, доктор Хеннесси?

Компания Alphabet, являющаяся родительской по отношению к Google, объявила о назначении Джона Хеннесси (John L. Hennessy) председателем совета директоров. Он сменил Эрика Шмидта, занимавшего этот пост 17 лет.

Смена топ-менеджеров сама по себе является нетривиальным событием, поскольку от их умения управлять бизнесом во многом зависит будущее компаний, которыми они руководят. Однако данный случай вызывает особый интерес в связи с тем, что Джон Хеннесси внес огромный вклад в развитие процессорной архитектуры, да и Кремниевой долины в целом.

Джон Хеннесси получил бакалавра в области электротехники в 1973 г. в Университете г. Вилланова, штат Пенсильвания, и степень доктора философии в 1977 г. в Университете штата Нью-Йорк в Стони-Брук. C 1977 г. он является преподавателем в Стэнфордском университете, и в настоящее время – профессор электротехники и компьютерных наук.

Свои пионерские разработки в области процессорной архитектуры он начал в Стэнфордском университете в 1981 г., предложив использовать сокращенный набор команд, сегодня известный как RISC.

В то время, когда индустрия выступала за архитектуру полного набора команд (CISC), д-р Хеннесси собрал группу исследователей в Стэнфорде, чтобы сосредоточиться на архитектуре RISC. Он считал, что вычисления будут более эффективными с более простым набором команд, которые можно было бы обработать за один такт по сравнению с несколькими тактами, которые требовались для CISC-архитектуры. Он создал свой процессор MIPS (Microprocessor without Interlocked PipestageS), очень понравившийся ученым, но не заинтересовавший промышленность, которая была привязана к CISC-архитектуре. Чтобы помочь RISC реализовать свой потенциал и перенести технологию в коммерческую реализацию, Хеннесси взял творческий отпуск (до года) в Стэнфордском университете, и основал в 1984 году компанию MIPS Computer Systems (впоследствии MIPS Technologies). К концу 1990-х годов, увидев успех MIPS, большинство крупных микропроцессорных компаний выпустили собственные продукты на основе RISC-архитектуры. MIPS станет одной из лучших компьютерных архитектур для обработки данных в мире и будет использоваться в широком диапазоне приложений - от мобильных до игровых консолей.

        Кто вы, доктор Хеннесси?

В 1998 г. совместно с проф.Терезой Мен (Teresa Meng) из Стэнфордского университета и Чиком Патриком Юэ (Chik Patrick Yue) он создал компанию T-Span Systems, которая в 2000 г. была переименована в Atheros Communications. 

Преподаватель в Стэнфорде с 1977 года и занимавший должности проректора и декана Инженерной школы Хеннесси был назван десятым президентом Стэнфордского университета в 2000 году. Будучи первым инженером, занимающим эту должность, Хеннесси расширил университетские программы, связанные с окружающей средой, энергией и здоровьем человека. Он создал «Университет 21 века» с междисциплинарным подходом к решению глобальных проблем, меняя Стэнфорд фундаментальными способами. Хеннесси верит не только в изменения технологии к лучшему, но и в то, что технические инновации меняют мир к лучшему. Хеннесси стремился довести важные исследования до реализации и сделать их доступным для тех. В 2005 году был назначен президентом Стэнфордского университета. В 2012 году он получил самую престижную награду IEEE Medal of Honor: «За новаторство в архитектуре процессора RISC и за лидерство в области компьютерной техники и высшего образования». На самом деле, перечень его наград и премий может занять целый лист.

Нужно сказать, что Хеннесси постоянно колебался между преподавательской и административной деятельностью. Он был директором Cisco, Фонда Гордона и Бетти Мур, Фонда Даниэля Перла. А также состоял членом совета директоров Alphabet/Google с 2004 г. На этот раз маятник качнулся в сторону его председателя.

Kodak и Fujifilm – разные судьбы

Новость о том, что Fujifilm приобрела контрольный пакет акций совместного предприятия Fuji Xerox, в которое полностью влились активы американской компании Xerox, и тем самым приобрела право управлять последней, появилась во всех бизнес-разделах ведущей мировой прессы. И в этом контексте вспоминается судьба крупнейшей американской компании Kodak, бывшей в свое время глобальным лидером в производстве фото- и кинопленок, но вытесненной с рынка цифровой фотографией, пришедшей на смену пленочной. Судьба этих двух компаний, одна из которых обанкротилась, а вторая не только выжила, но и развила и укрепила свой бизнес, наверное, станет хрестоматийным примером эффекта подрывных технологий.

Компания Eastman Kodak была надежной опорой в американской фотоиндустрии, продавая доступные камеры и другие сопутствующие продукты, такие как огромное разнообразие любительских и профессиональных пленок, химикатов и бумаги. Фактически, согласно докладу Baltimore Sun, Kodak стала «крупнейшим в мире производителем пленок для фото- и кинокамер».

Однако когда цифровая фотография и печать появились на рынке, доходы Kodak стали быстро снижаться, и в конечном итоге компания подала заявку на банкротство в начале 2012 года. Ирония судьбы заключалась в том, что первая цифровая камера была изобретена именно в Kodak инженером Стивеном Дж. Сассоном (Steven J. Sasson) в 1975. Вот как он охарактеризовал ответ компании на его изобретение в интервью, данном The New York Times в 2008 г.: «Это очень интересно, но никому об этом не говорите».

По словам одного из бывших руководителей компании, «монополия Kodak была проблемой… Она всегда считала, что у нее есть данное Богом право на 100% рынка… Она никогда не брала на себя труд оглянуться и посмотреть на то, что делается у нее за спиной».

Даже когда компания пыталась диверсифицировать свою линейку продуктов за счет приобретений и партнерских отношений, у ее руководства не было соответствующего опыта для управления их новыми предприятиями.
И именно поэтому их бизнес-модель потерпела неудачу.

Одна из основных причин банкротства заключается в том, что Kodak не смогла адаптировать свои цели в соответствии с изменениями внешнего окружения - цифровой революции. Правда, она попыталась диверсифицировать свой бизнес и использовать опыт своих химиков для производства лекарств. Но этот бизнес потерпел неудачу и был продан в 1990-х. Из-за отсутствия приспособляемости Kodak не смогла оставаться прибыльной на рынке и проиграла битву с японским коллегой Fujifilm.

А что же Fujifilm? В то время как Kodak доминировала на рынке фотографии и кино в Соединенных Штатах, Fujifilm делала то же самое в Японии. У обеих компаний было много общего, обе снимали сливки со своего практически монопольного положения в своих регионах. С приходом цифровой фотографии обе фирмы осознавали, что их традиционный бизнес становится устаревшим. Но Kodak так и не сумела своевременно адаптироваться к новым условиям, тогда как Fujifilm превратилась в стабильную и прибыльную компанию.

Fujifilm осознала сдвиг рыночных тенденций в области фотографии от пленочной к цифровой и предвидела гибель первой еще в 1980-х годах. Она разработала стратегию в трех направлениях: выжать как можно больше денег из кинобизнеса, подготовиться к переходу на цифровые технологии и разработать новые бизнес-направления.

Fujifilm диверсифицировалась более успешно. Она поняла, что пленка во многом похожа на кожу – обе содержат коллаген. Поскольку фотографии обесцвечиваются вследствие окисления, то косметические фирмы хотели бы, чтобы все думали, что антиоксидант может предохранить кожу от старения. В библиотеке Fujifilm имелись около 200 тыс. химических компонентов, из которых примерно 4 тыс. относились к антиоксидантам. Таким образом, компания запустила свою линию косметическую продуктов. Компания также нашла применение своему опыту работы с пленкой, начав выпуск оптических пленок для плоских ЖК-экранов. Начиная с 2000 г., она инвестировала в этот бизнес 4 млрд. долл. и захватила 100% рынка.

Fujifilm осознала также меняющийся бизнес фотопечати, и когда дело дошло до американской фирмы Fuji Xerox, которая нуждалась в помощи, Fujifilm увидела возможность создать совместное предприятие. Оно выпустило принтер Xerox Phaser 6270, который позволил печатать книги, крупномасштабные фотографии, футболки и плакаты.

Но компания знала, что для поддержания бизнеса она не может просто полагаться на фотопечать и недорогие цифровые камеры. Она увидела возможность появления новых рынков - профессионалов и продвинутых любителей, которые были в поиске высокопроизводительных камер, подобных DSLR. И Fujifilm, сосредоточила внимание на разработке камер с замечательной функцией качества изображения.

И это всего лишь несколько из тактических решений, предпринятых Fujifilm в ее усилиях по переориентации своих стратегий в соответствии с меняющимися потребностями рынка.

По словам председателя и генерального директора Fujifilm Шигетаки Комори (Shigetaka Komori), долгосрочная стратегия компании привела, возможно, к снижению краткосрочных прибылей, но крупные инвестиции оказались в конечном итоге достойными этого.

Kodak и Fujifilm – разные судьбы

Стивен Сассон демонстрирует прототип цифровой камеры

Обнаружено наибольшее из известных простое число

В совместном компьютерном проекте Great Internet Mersenne Prime Search (GIMPS) было обнаружено самое большое известное простое число в специальном классе чрезвычайно редких простых чисел – чисел Мерсенна. Простые числа Мерсенна имеют вид 2p – 1, где р – простое число (необходимое условие).

Найденное число имеет вид 2 77 232 917-1 и насчитывает 23 249 425 цифр. Открытие сделал Джонатан Пейс (Jonathan Pace) на своем компьютере 26 декабря 2017 года. Джонатан является одним из тысяч добровольцев, использующих бесплатное программное обеспечение GIMPS.

Это число почти на миллион цифр больше, чем предыдущее рекордное число. Это только 50-е известное простое число Мерсенна из когда-либо обнаруженных. Нахождение каждого следующего становится все более трудоемкой задачей. Эти числа были названы в честь французского монаха Марина Мерсенна, который изучал их более 350 лет назад. Проект GIMPS, основанный в 1996 году, обнаружил последние 16 простых чисел Мерсенна.

Подтверждение простоты заняло шесть дней непрерывных вычислений на ПК с процессором Intel i5-6600. Чтобы доказать отсутствие ошибок в процессе первичного обнаружения, новое простое число было независимо проверено с использованием четырех разных программ на четырех различных аппаратных конфигурациях.

Джонатан Пейс - 51-летний инженер-электрик, живущий в Джермантауне, штат Теннесси. Настойчивость, наконец, окупилась для Джона - он уже более 14 лет охотится за большими простыми числами в рамках проекта GIMPS.

Клиентское программное обеспечение GIMPS Prime95 было разработано основателем Джорджем Вольтманом (George Woltman). Скотт Куровски (Scott Kurowski) написал системное программное обеспечение PrimeNet, которое координирует компьютеры GIMPS. У волонтеров есть шанс получить награды за исследования в размере 3000 долларов или 50 000 долларов, если их компьютер обнаружит новое простое число Мерсенна. Следующей главной целью GIMPS является получение награды в размере 150 000 долларов США от Electronic Frontier Foundation, предлагаемой за нахождение простого числа с количеством цифр 100 млн.

GIMPS был организован в феврале 1996 года Джорджем Уолтманом, чтобы открыть новые простые числа Мерсенна рекордные по размеру. В 1997 году Скотт Куровски позволил GIMPS автоматически использовать мощь тысяч обычных компьютеров для поиска этих «иголок в стоге сена». Большинство членов GIMPS присоединяются к поиску, чтобы испытать острые ощущения, открывая, возможно, рекордное редкое и новое простое число Мерсенна. Поиски бóльших простых чисел Мерсенна уже начались. Могут быть меньшие, пока еще не открытые простые числа Мерсенна, и почти наверняка есть более крупные числа, ожидающие своего нахождения. Любой, обладающий достаточно мощным ПК, может присоединиться к GIMPS и стать крупным охотником, и, возможно, получить награду за открытие. Все необходимое программное обеспечение можно бесплатно скачать по адресу www.mersenne.org/download/.

Обнаружено наибольшее из известных простое число

Новое простое число, также известное как M77232917, вычисляется путем возведения 2 в степень 77 232 917, а затем вычитания единицы

ИИ побеждает человека при чтении! Возможно, нет

Недавние новости сообщили о замечательном прорыве в ИИ. Microsoft и китайский розничный торговец Alibaba независимо объявили о том, что они создали ПО, которое соответствовало или превосходило людей в тесте на чтение, разработанном в Стэнфорде. Microsoft назвала это «важной вехой».

Однако более тщательное рассмотрение заявлений технических гигантов свидетельствует о том, что их ПО еще не достигло этого уровня, даже в пределах узких границ используемого теста.

Компании основывают свои заявления о производительности человека на оценке, предоставляемой Стэнфордом. Но исследователи, которые построили тест в Стэнфорде, и другие эксперты в этой области, говорят, что этот тест не является хорошей оценкой человека, для которого английский язык является родным. Он был построен таким образом, чтобы предоставить машине преимущество над людьми. Исследователь из Microsoft, участвующий в проекте, говорит, что «люди по-прежнему намного лучше, чем машины» понимают нюансы языка.

В 2015 году Google и Microsoft объявили, что их алгоритмы превзошли людей при классификации содержимого изображений. Используемый тест включал сортировку фотографий в 1000 категорий, из которых 120 - породы собак. Это хорошо подходит для компьютера, но сложно для людей. В более общем плане компьютеры все еще уступают взрослым и даже маленьким детям в интерпретации изображения, отчасти потому, что они не обладают здравым смыслом.

В 2016 году Microsoft объявила, что ее распознавание речи так же хорошо, как и людьми, назвав это «историческим достижением». Несколько месяцев спустя IBM сообщила, что люди были лучше на таком же тесте, чем Microsoft изначально оценила. В 2017 году Microsoft сделала новое объявление о паритете с людьми. Но оно основано на тестах с использованием сотен часов телефонных звонков между незнакомцами, записанными в 1990-х годах, относительно контролируемой средой. Лучшее ПО по-прежнему не может сравниться с людьми при понимании случайной речи в шумных условиях или когда люди говорят нечетко или с разными акцентами.

В недавних анонсах Microsoft и Alibaba заявили, что их ПО сравнимо или превосходило людей при чтении и ответах на вопросы о тексте. Заявления были основано на задаче, известной как SQuAD (Stanford Question Answering Dataset). Один из ее создателей, профессор Перси Лян (Percy Liang), называет ее «довольно узким» тестом для надежного сравнения.

В начале января Microsoft и Alibaba представили свои модели в Стэнфорд, которые соответственно получили 82,65 и 82,44 процента правильных ответов. Они были первыми, кто превысил 82,304 процента правильных ответов, которые исследователи Стэнфорда назвали «человеческой производительностью».

Но Лян и Пранав Раджпуркар (Pranav Rajpurkar), студент-дипломант, который помог создать SQuAD, говорят, что оценка, присвоенная людям, не предназначалась для использования для тонко гранулированных или окончательных сравнений между людьми и машинами. И тест ориентирован на программное обеспечение, потому что люди и программное обеспечение оцениваются по-разному.

Вопросы и ответы теста были получены путем предоставления отрывков из Википедии работникам службы краудсорсинга Mechanical Turk в Amazon. Ответ ПО считается правильным, если он соответствует одному из трех ответов на каждый вопрос от работников Mechanical Turk.

Оценка производительности человека, применяемая в качестве эталона Microsoft и Alibaba, была создана путем использования некоторых ответов от Mechanical Turk для создания своего рода композитного человека. Один из трех ответов для каждого вопроса был выбран в качестве тестового; два других были использованы как «правильные» ответы, на которых делалась проверка. Оценка производительности человека по сравнению с двумя, а не тремя опорными ответами, снижает вероятность совпадения, эффективно понижая возможности людей по сравнению с ПО.

Лян и Раджпуркар говорят, что одна из причин, по которой они спроектировали SQuAD таким образом в 2016 году, заключалась в том, что в то время они не собирались создавать систему для окончательного решения результатов сражения между людьми и машинами.

Йоав Голдберг (Yoav Goldberg), старший преподаватель в Университете Бар-Илан в Израиле, говорит, что человеческие показатели существенно недооцениваются SQuAD. По его словам, проценты лучше всего воспринимаются как мера согласованности вопросов и ответов Mechanical Turk. «Это измеряет качество набора данных, а не людей», - говорит Голдберг.

Раджпуркар из Стэнфорда отмечает, что исследовательским группам Microsoft и Alibaba следует по-прежнему приписывать впечатляющие результаты в этой сложной области. Он также работает над созданием более справедливой версии оценки производительности человека SQuAD.

Программное обеспечение, которое побеждает людей в таких играх, как шахматы или Go, также может считаться как впечатляющим, так и ограниченным. Число действительных позиций на доске Go превосходит количество атомов во Вселенной. Лучшее программное обеспечение AI не может победить людей во многих популярных видеоиграх.

Орен Эциони (Oren Etzioni), генеральный директор Алленского института ИИ, советует как восхищаться, так и быть трезвым в отношении перспектив и возможностей ИИ. «Хорошей новостью является то, что по этим узким задачам мы впервые видим, что обучающиеся системы приближаются к людям», - говорит он. Узкоспециализированные системы могут по-прежнему быть очень полезными и прибыльными в таких областях, как рекламное таргетирование или домашние спикеры. В то же время люди безнадежны в решении многих задач, простых для компьютеров, таких как поиск в больших наборах текста или числовых вычислениях.

При всем этом AI предстоит пройти еще долгий путь. «Мы также видим результаты, которые показывают, насколько ограниченные и хрупкие эти системы, - говорит Эциони. - То, что мы естественно понимаем, читая, слушая, или видя, действительно намного богаче или шире».

Успех в технологии обработки информации на основе спиновых волн

Недавно ученые достигли значительного прорыва в технологии обработки информации с помощью спиновых волн. Команда успешно разработала новый метод одновременного распространения сигналов спиновых волн в нескольких направлениях на одной и той же частоте без необходимости какого-либо внешнего магнитного поля.

Обычные электронные устройства используют полупроводниковые схемы и передают информацию с помощью электрических зарядов. Однако такие устройства приближаются к своему физическому пределу, и технология сталкивается с огромными проблемами для удовлетворения растущего спроса на скорость и дальнейшую миниатюризацию. Устройства на основе спиновой волны, которые используют коллективные возбуждения электронных спинов в магнитных материалах в качестве носителя информации, обладают огромным потенциалом в качестве устройств памяти, которые более энергоэффективны, быстрее и более емкие.

В то время как устройства, основанные на спиновых волнах, являются одной из наиболее перспективных альтернатив современной полупроводниковой технологии, распространение спиновых волн является анизотропным по своей природе - его свойства меняются в разных направлениях, что создает проблемы для практического промышленного применения таких устройств.

Исследовательская группа, возглавляемая профессором Адекунлом Адейей (Adekunle Adeyeye) из Департамента электротехники и вычислительной техники на инженерном факультете Национального университета Сингапура (NUS), недавно добилась значительного прорыва в технологии обработки информации с использованием спиновых волн. Его команда успешно разработала новый метод одновременного распространения сигналов спиновых волн в нескольких направлениях на одной и той же частоте без необходимости какого-либо внешнего магнитного поля.

Используя новую структуру, содержащую различные слои магнитных материалов для генерации сигналов спиновых волн, подход позволяет осуществлять операции сверхнизкой мощности, что делает его пригодным для интеграции устройства, а также энергоэффективной работы при комнатной температуре.

«Способность распространять сигнал спиновых волн в произвольных направлениях является ключевым требованием для построения реальной схемы. Следовательно, значение нашего изобретения является далеко идущим и решает ключевую задачу для промышленного применения технологии спиновых волн. Это проложит путь для обработки информации без использования зарядов и для реализации таких устройств», - сказала д-р Арабинда Халдар (Arabinda Haldar), которая является первым автором исследования и ранее была научным сотрудником кафедры в NUS. Д-р Халдар в настоящее время является доцентом в Индийском технологическом институте в Хайдарабаде.

Это открытие основано на более раннем исследовании, опубликованном в Nature Nanotechnology в 2016 году, в котором было разработано новое устройство, которое могло передавать и манипулировать сигналами на основе спиновых волн без необходимости какого-либо внешнего магнитного поля или тока.

«В совокупности оба открытия дают возможность управлять спиновыми волнами по требованию, а также локальное манипулирование информацией и перепрограммирование магнитных цепей, что позволяет реализовать вычисления, базированные на спиновой волне, и когерентную обработку данных», - сказал профессор Адейе.

Двигаясь вперед, команда исследует использование новых магнитных материалов, чтобы обеспечить когерентную передачу сигналов на длинные расстояния для дальнейшего применения технологии спиновых волн.

Спинтронные осцилляторы для нейроморфных вычислений

Исследователи из Франции, Японии и США разработали «нанонейрон», способный распознавать звуковые сигналы. Устройство, основанное на нанометровом магнитном устройстве, известном как спинтронный осциллятор, имитирует поведение биологических нейронов. Его можно использовать для создания миниатюрных микросхем с низким энергопотреблением, способных выполнять сложную обработку информации.

Компьютеры, которые функционируют скорее как человеческий мозг, а не как обычные (фон Неймана) цифровые системы, будут основываться на нейронных сетях, а не на рядах двоичных 1 и 0. Они смогут более легко справляться с огромными наборами данных, которые в настоящее время создаются во всем мире, благодаря тому, что они являются массово параллельными, будучи более эффективными и менее энергоемкими. Чтобы сделать это новое поколение машин, исследователи сосредоточились на разработке электронных устройств, имитирующих строительные блоки мозга - нейроны и синапсы.

Нанонейрон, сделанный Жюли Гроллье (Julie Grollier) из Unité Mixte de Physique CNRS-Thales и ее коллегами, основан на спинтронном осцилляторе, который представляет собой небольшой цилиндр, состоящий из уложенных магнитов, разделенных изолирующим, немагнитным барьером. Устройство имеет намагниченность, которая устанавливается в определенном направлении и может управляться путем подачи электрического тока. Когда устройство стимулируется вторым электрическим током (входом), вектор намагничивания начинает циркулировать.

«Каждая циркуляция сопровождается электромагнитным излучением, которое имитирует электрические импульсы, испускаемые биологическими нейронами», - объясняет Гроллье. Исследователи измеряют это излучение, затем обрабатывают его с использованием методов машинного обучения (в которых данные классифицируются на основе результатов, полученных в ходе предыдущих тренировочных сессий).

За последние 10 лет или около того, приложения ИИ, такие как машинное и глубокое обучение, скачкообразно увеличились. «Хотя алгоритмы ИИ теперь могут эффективно распознавать визуальные или голосовые сигналы, запуск этих программ на обычных компьютерах (изготовленных из транзисторов) потребляет в 10 000 раз больше энергии, чем человеческий мозг, - говорит Гроллье. - Снижение потребления электроэнергии требует создания блоков, подобных мозгу, объединяющих огромное количество миниатюрных нейронов и синапсов. Тем не менее, искусственный нанонейрон достаточно стабильный, чтобы выполнять надежные вычисления, несмотря на его небольшие размеры, все еще отсутствовал - до сих пор. Что интересно в нашей новой работе, так это то, что в первый раз нам удалось создать нанонейрон, способный распознавать входной сигнал, который был в этом случае цифрой (0-9), произносимой разными динамиками, с коэффициентом успеха 99,6%». Этот результат сравним с другими современными технологиями.

Конечная цель исследования - реализовать интеллектуальные микросхемы с очень низким энергопотреблением, которые способны учиться и адаптироваться к постоянно меняющимся и неоднозначным условиям реального мира. Эти чипы могут быть полезны во многих приложениях, таких как классификация огромных объемов данных в режиме реального времени, управление автономными транспортными средствами или медицинская диагностика.

«Новый магнитный нанонейрон имеет структуру, которая идентична ячейкам магнитной памяти, которые уже производятся промышленностью в количествах сотни миллионов на кремнии»,- добавляет она. - В следующем году мы надеемся на плотное межсоединение этих нейронов и управление их связями для создания больших сетей, способных к сложной обработке информации».

Спинтронные осцилляторы для нейроморфных вычислений

Наноосциллятор спинового момента для нейроморфных вычислений

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT