18 месяцев так, как это происходило в течение прошедших 20 лет. Не ждите постоянного улучшения характеристик процессоров в предстоящие 10 лет... Возможности кремния исчерпаны».
Конечно, полупроводниковая отрасль не обречена. Ей нужен лишь новый материал, более пригодный для миниатюризации, чем кремний, и соответствующий высоким требованиям современного транзистора.
В течение нескольких лет подходящим решением считались углеродные нанотрубки. Нанотрубки представляют собой свернутые листы углерода толщиной всего в один атом. Проблема в том, что нанотрубки трудно превратить в микросхемы. «За десять лет работы с нанотрубками это не удалось никому», – говорит Де Хеер, который занимался нанотрубками в 1990-х гг.
Де Хеер обратился к плоским листам углерода, именуемым графеном (graphene), и решил, что, вместо свертывания в трубки, их можно нарезать узкими полосками, обладающими теми же свойствами. По его оценкам, быстродействие графена может быть в 100 раз выше, чем у кремния, и в будущем способно достичь величин, измеряемых терагерцами. Не исключено, что материал подойдет для квантовой электроники.
Получить графен – это, конечно, не просто прочертить карандашом линию на бумаге. Кристалл карбида кремния нагревается в вакуумной печи до тех пор, пока поверхность не превращается в эпитаксиальный графен. Слой толщиной в молекулу отделяется с помощью ленты. Затем начинается самое интересное.
«При использовании графеновых полосок устраняется проблема соединения и размещения нанотрубок, – говорит Де Хеер. – Можно „скроить“ любую форму». Секрет в нарезке. Двумерный, практически не имеющий объема лист графена нельзя разрезать ножницами. Это делается методами микроэлектронной литографии, похожими на те, которые используются в современных лабораториях по производству кремния. Соответствующий способ разработан возглавляемой профессором группой в собственной микроэлектронной лаборатории института.
Де Хеер высоко оценивает перспективы графена, когда говорит, что с его помощью «устраняется множество фатальных недостатков кремния. Через него можно пропустить электрический ток большей величины, он меньше нагревается, а размеры можно уменьшать до нанометров и далее – и при этом материал работает». В других лабораториях продолжается работа с углеродными нанотрубками и другими возможными заменителями кремния. «Каждый год появляются новые предложения», – говорит Де Хеер, но он убежден, что наилучшие перспективы у графена.
Энтузиазм ученого сдерживается желанием избежать рекламной шумихи. Графен – не панацея. «У меня нет сомнений, что потребуется десять лет для разработки этих технологий, для совершенствования литографического процесса до того уровня, который позволит получить устройства, сопоставимые с кремниевыми, – говорит он. – Это очень сложно».
После нанотрубок. Уолтер де Хеер из Технологического института шт. Джорджия с микросхемой, выполненной из графена.
Технологический институт шт. Джорджия
Машинный слух
Каждый, кому приходилось иметь дело с программами распознавания речи, знает, что они плохо работают в шумном окружении. Скажите что-нибудь в тех же условиях человеку, и он отлично вас поймет. Человек довольно хорошо понимает собеседника, несмотря на искаженную речь или пропущенные слова. Не так обстоит дело с компьютером.
«Я понял, что нам не хватает вычислительной мощности, чтобы имитировать некоторые способности человека», – говорит Дэвид Андерсон, доцент кафедры цифровой обработки сигналов и электротехники в Технологическом институте шт. Джорджия. Однако, чтобы слышать, машине требуется меньше вычислительной мощности, нежели для того, чтобы слушать. Совместно с коллегой Полом Хаслером Андерсон экспериментировал с «машинным слухом», используя процессоры со сверхнизким потреблением мощности и аналоговыми аудиовходами. Им удалось проанализировать различные звуки, в том числе и человеческую речь, затрачивая всего от 5 до 30 мкВт энергии. Применяемая ими технология не столь гибка, как человеческое ухо, но с ее помощью удается успешно отделить фоновый шум от полезных звуков. Для обработки сигнала используется очень мало энергии, и Андерсон утверждает, что датчик сможет работать от батарейки типа AA в течение одного или двух лет. А от маленького солнечного элемента устройство может работать неопределенно долго.
Машинный слух
Важное достижение. Объединение маломощного аналогового ввода с анализом звука.
Преимущества. Первые применения – системы безопасности и распознавание голоса.
Примерный срок внедрения. Распознавание голоса (как в фильме «Звездный путь») – через 5–8 лет.
С помощью программируемых аналоговых ИС ученый и его группа подготовили прототипы передовых цифровых процессоров сигнала, которые работают с аналоговым входом. «За прогнозируемость и простоту программирования цифровых данных, – говорит Андерсон, – приходится расплачиваться повышенным потреблением энергии».
Прослушивающее оборудование, которое состоит в основном лишь из микрофона и микросхемы машинного слуха, может обнаруживать определенные события: звук разбиваемого стекла, выстрелы или разговоры людей в коридорах. Все эти звуки можно дифференцировать. После того как обнаружен определенный звук, микросхема запускает программу безопасности.
Одна из микросхем используется для подавления шума; в результате предварительной обработки с ее помощью можно извлечь речевые сигналы из фонового шума. «Это очень эффективный способ уменьшить шум, не искажая речь», – говорит Андерсон. Однако распознавание сказанного – совсем другая задача.
Машинный слух отличается от распознавания речи, но эти две технологии хорошо совмещаются друг с другом. В настоящее время трудно выполнить полный компьютерный анализ сигналов речи в реальном времени. Основная часть анализа выполняется с использованием всех ресурсов одного ПК, и тем не менее иногда требуется не один час, чтобы получить результаты. Андерсон утверждает, что есть более эффективный способ: «Мы всегда стараемся имитировать работу мозга». Чем полнее группа имитирует серое вещество с помощью компьютера, тем лучше результаты. Андерсон сравнивает работу группы с действиями художника, который копирует картины мастера, чтобы понять технику его письма.
Мозг способен понять слово или предложение, даже если сигнал или звук частично не слышен, так как использует более одного способа восприятия происходящего. С помощью имеющегося сегодня ПО и оборудования трудно (если вообще возможно) реализовать в традиционной программе распознавания речи несколько методов анализа.
Тем не менее цель исследователей остается прежней: научить компьютер анализировать звук так же, как это делает мозг человека. Могут потребоваться тысячи или миллионы часов, чтобы обучить систему такому распознаванию на достаточном количестве образцов. Андерсон надеется, что будут полезны методы, аналогичные используемым для улучшения компьютерных изображений: усиление сигнала на основе малых, распознаваемых фрагментов сигнала со взвешиванием и объединением выхода позволит значительно повысить точность слуха компьютера.
Уже существуют простые применения микросхем машинного слуха, но пройдут годы, прежде чем будут решены более сложные задачи – такие, как распознавание голоса в стиле фильма «Звездный путь» (Star Trek). Машина должна услышать нас, до того как научится понимать.
Новости. С 15 по 15
Интернет
Корпорация Symantec (www.symantec.ru) объявила об открытии бета-версии Norton Safe Web, службы оценки Web-сайтов. Цель – сделать Интернет безопасным местом как для Web-серфинга, так и для просмотра видео, загрузки музыки или шопинга. Система Norton Safe Web позволяет отделить безопасные сайты от вредоносных, при этом наглядно демонстрируя рейтинг сайтов в результатах поиска таких служб,
