Самое живое внимание в плане перспективности замены кремниевых микросхем привлекает к себе, конечно же, такое свежее изобретение, как бимсовый вычислитель (beam counter) на резиновом ходу — разработка Мартина ван Гекке (Martin van Hecke) и Леннарда Квакернаака (Lennard Kwakernaak) из Лейденского университета в Амстердаме. Пока это всего лишь прототип — однако уже способный считать до десяти и даже запоминать последовательность отдаваемых ему команд. Основой бимсового счётчика стала плоская резиновая пластина, в которой прорезаны пазы — так, чтобы узкие перегородки чередовались с широкими. Узкие полоски резины с применением термохимических методов чуть вытянуты с соблюдением переменной хиральности: первая из десятка в исходном состоянии слегка выгибается вправо, а все прочие влево. Широкие же полоски примерно до середины надрезают с правой стороны, после чего всю пластину-счётчик помещают в держатель, верхняя и нижняя жёсткие планки которого могут смещаться по вертикали, чуть сжимая резиновый блок, — как на этом видео.
Дальше остаётся лишь последовательно сдавливать пластины держателя: первое нажатие заставляет крайнюю с левой стороны (первую) узкую перегородку ещё сильнее выгнуться вправо, из-за чего она толкает вправо же соседнюю широкую. А та, в свою очередь, заставляет расположенную за ней (уже вторую по счёту слева) узкую перегородку «переключить состояние»: если до того она была выгнута влево, то после взаимодействия с широкой соседкой перещёлкивается выпуклостью вправо. И при следующем нажатии на пластины держателя уже эта, вторая по счёту, узкая перегородка толкнёт широкую справа от себя, передав усилие на следующую узкую, — и так далее. Выглядит довольно безыскусно, но дальнейшие планы ван Гекке и Квакернаака предусматривают создание не только линейных, но и двумерных бимсовых счётчиков — с реализацией в том числе и простейших логических вентилей (НЕ, И, ИЛИ и пр.), что позволит в перспективе замахнуться на разработку вполне функционального бимсового вычислителя…
Последовательное сжатие бимсового вычислителя вдоль осей прорезанных в нём перегородок приводит к увеличению числа выгнутых вправо пластин — строго по одной за раз (источник: Leiden University)
…который, ясное дело, никоим образом не заменит кремниевые СБИС — хотя бы по причине существенно макроскопического размера своих элементарных ячеек и невероятно медленного по меркам нынешних компьютеров темпа работы. А если говорить серьёзно (хотя сама по себе эта статья — вовсе не первоапрельская шутка; просто атмосфера в Амстердаме такая, что ли?), то работа над куда более научно фундированными материалами, способными стать основой для развития микроэлектроники на средне- и долгосрочную перспективу, ведётся по разным направлениям. В том числе и по самым нетривиальным.
О достоинствах кремния не раз уже говорилось в предыдущих двух материалах, посвящённых прочим попадающим в зону внимания исследователей полупроводникам. (Поли)кристаллический Si хорошо пригоден для массового сравнительно недорогого производства, с лёгкостью допускает легирование простыми присадками для образования зон p- и n-проводимости (необходимых для поточного формирования КМОП-транзисторов фотолитографическими методами), безо всякого труда образует при взаимодействии прямо с атмосферным воздухом оксид — надёжный «бесплатный» диэлектрик — и т. д. Но всё же чем миниатюрнее становятся технологические процессы, чем выше рабочие частоты всё более производительных микросхем, — тем труднее инженерам-микроэлектронщикам изобретать способы купирования двух ключевых недостатков кремния как основы для высокоплотных мелкомасштабных КМОП-структур. А именно как довольно низкой теплопроводности этого материала, так и малой подвижности в нём дырок — переносчиков положительного заряда.
Выращенный в лаборатории кристаллик кубического арсенида бора в лучах видимого света (A) и под сканирующим электронным микроскопом (B), длина масштабной линейки — 500 мкм (источник: Science)
В середине 2022 г. группа исследователей из Массачусетского технологического института, Университета Хьюстона, Университета Техаса в Остине и ряда других американских научных центров опубликовала в Science обоснование применения арсенида бора (BAs) c кубической кристаллической решёткой (обозначается как c-BAs) в качестве перспективного полупроводника. Перспективного в том смысле, что однажды у него может появиться шанс сделаться основой для дальнейшего развития микропроцессорной индустрии не наряду с кремнием, как у уже рассматривавшихся нами SiC или GaN, а вместо него. Практически все ключевые для полупроводника параметры у с-BAs ощутимо более выдающиеся, чем у Si: так, теплопроводность при комнатной температуре, около 1400 Вт/(м·К), у первого на порядок выше, чем у второго (и теоретически может быть увеличена до 2200 в тех же единицах), — а значит, организовать отвод тепла от c-BAs-микросхемы окажется не в пример проще, чем от классической кремниевой. К слову, у арсенида галлия, о котором мы также рассказывали, теплопроводность чрезвычайно низка — всего 45 Вт/(м·К), — что значительно затрудняет его практическое применение для реализации высокопроизводительных вычислительных систем.
Ширина запрещённой зоны у кубического арсенида бора (его так и называют для краткости — cubic boron arsenide), 2,02 эВ, почти вдвое больше, чем у кремния, — зато в два с лишним раза меньше, чем у алмаза (5,4 эВ). В частности, как раз чрезмерная величина этого параметра, отмечают исследователи, затрудняет легирование алмаза необходимыми для формирования КМОП-транзисторов присадками, в случае же c-BAs затруднений с этим значительно меньше. Но самое, пожалуй, интересное с прикладной точки зрения свойство кубического арсенида бора — это инверсное (по отношению к кремнию и множеству иных исследованных на сегодня полупроводников) соотношение подвижностей электронов и дырок: 1400 и 2100 см²/(В·с) соответственно. Дырочная проводимость в данном случае выше электронной, но притом значения их вполне сопоставимы. Другой изучавшийся прежде микроэлектронщиками полупроводник с превалирующей дырочной проводимостью, AlSb, демонстрирует куда более низкие абсолютные величины подвижностей: 200 и 400 см²/(В·с) для электронов и дырок соответственно.
Правда, восторженное описание выдающихся свойств кубического арсенида бора сопровождалось в публикации в Science небольшой, но существенной оговоркой: все эти замечательные особенности обнаруженному буквально на кончике пера перспективному полупроводнику ещё только предстоит проявить на практике. Иными словами, исследователи частично математически смоделировали поведение электронов и дырок в идеальной кубической структуре BAs, частично провели эксперименты на выращенных методом многоступенчатого осаждения из паровой фазы кристаллах размерами в несколько миллиметров, — и удостоверились, что работать в этом направлении имеет смысл. Дело теперь за малым: научиться получать кубический арсенид бора без примесей и значимых нарушений кристаллической структуры в объёмах, достаточных для более основательных прикладных исследований.
Кристаллическая решётка кубического арсенида бора (источник: University of Michigan)
Что, как выясняется, представляет собой нетривиальную физико-химическую проблему: хотя выращивать c-BAs сравнительно несложно, получаемые кристаллы выходят слишком неоднородными — если применять предусматривающие промышленное масштабирование методы — либо чересчур маленькими, если деликатно осаждать слой за слоем вещество из паровой фазы с непрерывным контролем качества на микроуровне. Отсутствие отлаженного способа поточного производства кубического арсенида бора порождает, в свою очередь, чисто материаловедческие затруднения. Скажем, до сих пор непонятно, насколько c-BAs (в более или менее макроскопических объёмах) прочен и долговечен, какова его радиационная стойкость в крупных объёмах и т. п. Исследователи, открывшие для себя и для мира уникальные свойства этого вещества, называют его «во многих отношениях лучшим полупроводником среди всех известных» (цитата из оригинальной работы), но признают, что поиск способа массового производства кубического арсенида бора с той чистотой, которая сегодня доступна для кремния, — «десять девяток», или более 99,99999999%, — сам по себе может занять годы, если не десятилетия.
Хотя, вполне вероятно, исследовательские работы по налаживанию поточного производства c-BAs пойдут более быстрыми темпами — поскольку заинтересовать этот материал может явно не одних только разработчиков СБИС. В том же 2022 г. в научном журнале Matter появилась публикация группы из Университета Калифорнии в Санта-Барбаре и Университета Хьюстона о необычных фотоэлектронных свойствах кубического арсенида бора. В ходе давно и хорошо изученного явления фотоэффекта электромагнитное излучение, падая на поверхность материала с определёнными свойствами, порождает в том поток электронов — на чём, в частности, строится вся солнечная энергетика. Поток фотонов содержит частицы разных энергий, и порождаемые ими электроны также различаются по скорости, и в целом интуитивно ясно, что чем больше высокоэнергичных электронов удастся уловить после их появления, тем выше окажется эффективность преобразования света в ток.
Однако в подавляющем большинстве материалов, пригодных для создания фотоэлементов, высокоэнергичные электроны в свободном состоянии остаются лишь самое непродолжительное время; они очень быстро расходуют свою энергию на нагрев образца, по которому распространяются. Медленные же электроны, несущие малые энергии, напротив, сохраняют свободу дольше — и именно за их счёт происходит перенос заряда. Как раз эта особенность во многом и обусловливает крайне невысокую эффективность наиболее распространённых сегодня серийных солнечных панелей — менее 23% энергии падающего света трансформируется ими в электрическую. В случае же кубического арсенида бора ситуация иная: порождённые фотоэффектом высокоэнергичные электроны живут — не переставая стремительно двигаться — значительно дольше, чем в материале массово производимых сегодня фотоэлементов. Так что, если (в свете продолжающегося в наши дни увлечения возобновляемой энергетикой) к работам по промышленному выпуску c-BAs подключатся ещё и изготовители солнечных панелей, велика вероятность выйти на приемлемые для массового рынка результаты быстрее, чем ожидается сейчас.
В качестве серийной заготовки для промышленной нарезки на пластины такой «дикорастущий» кубический арсенид бора явно не годится (источник: University of Houston)
В конце концов, интерес к совершенствованию производства кремния для нужд зарождавшейся в те времена электроники (пока ещё без приставки «микро») началось почти сто лет назад, когда в середине 1930-х Рассел Ол (Russell Ohl), электрохимик из небезызвестных Bell Telephone Labs, обнаружил, что чем выше степень чистоты кремниевых кристаллов, на основе которых строились выпрямители в детекторных схемах тогдашних радаров, тем выше оказывается чувствительность радиолокационной системы. Есть надежда, что — с учётом прогресса материаловедения, инженерного дела и электроники в целом за прошедшие десятилетия — аналогичный цикл НИОКР для вывода кубического арсенида бора на поточное массовое производство с желаемым уровнем чистоты и правильности кристаллической структуры уложится во вполне разумные сроки. Ведь история c-BAs только начинается — этот материал впервые был синтезирован группой Чжифэна Жэня (Zhifeng Ren) из Университета Хьюстона только в 2015 г., а полупроводниковые его свойства начали толком исследовать лишь в 2018-м.
Средневековые крепости старались возводить там, где их проще оборонять за счёт естественных складок местности: практически идеальная локация для замка — на высоком холме в излучине реки, изгиб которой вокруг стен ещё и замкнут рукотворным рвом с водой. Московский Кремль с этой точки зрения расположен вроде бы не самым логичным образом — река проходит лишь вдоль южной его стены. Впрочем, это только теперь: вплоть до второго десятилетия XIX века «сухие» сегодня обводы Кремля огибала речка Неглинка (плюс заполненный её же водами ров) — уже к 1819 г. полностью упрятанная под землю и заключённая в кирпичный тоннель. Причин тому было несколько, и в их числе — капризный характер этого притока Москвы-реки, то почти пересыхавшего, то привольно разливавшегося, причем не только по весне, но и после едва ли не любого мало-мальски сильного дождя.
Схематическое изображение транзистора с однослойной углеродной нанотрубкой в качестве канала (источник: Infineon)
Со схожими проблемами сталкиваются не одни строители, вынужденные обустраивать новую городскую инфраструктуру в соседстве со средневековыми крепостями, но и микроэлектронщики — при организации потока носителей заряда через канал между истоком и стоком полупроводникового транзистора. Мы упоминали уже в предыдущих статьях на тему сложностей микропроцессорного производства о таком явлении, как сокращение эффективной длины канала за счёт диффузии примесей за пределы областей, физически занимаемых на кремниевой подложке зонами истока и стока, — участков, легированных определёнными присадками для изменения их электрохимических свойств. Иными словами, естественным образом формирующийся в толще полупроводника канал подвержен, словно неглубокое и глинистое речное русло, риску переполнения и разлива (в данном случае не воды, а носителей заряда) при попытке пропустить через него слишком внушительную порцию энергии. А что, если заключить канал, как ту же Неглинку, в трубу — повысив тем самым пропускную способность единичного транзистора и сделав его пригодным для передачи более сильных токов?
Именно эта идея легла в основу схемы полевого транзистора на углеродной нанотрубке — CNTFET (carbon nano tube FET). У такого транзистора исток и сток заряда представлены окончаниями металлических электродов, а канал образован собственно соединяющей их углеродной трубкой диаметром от 0,7 нм до 2 нм с двумерной (т. е. состоящей из одного слоя атомов и потому эффективно «не имеющей толщины») стенкой. Тонкость заключается в том, что физические свойства нанотрубки — а именно, какова ширина запрещённой зоны для электронов в ней, т. е. ведёт она себя как металл или как полупроводник, — определяются механикой её получения: способом свёртывания и диаметром. Если сворачивать одноатомный по высоте графеновый слой вдоль линии, проходящей строго сквозь центры плотно прилегающих один к другому шестигранников его кристаллической структуры, получится так называемая нанотрубка типа zigzag со свойствами полупроводника. Если же линию свёртки провести через однотипные вершины расположенных через один слой шестиугольных ячеек под углом 60°, то образуется нанотрубка типа armchair с металлической проводимостью.
Поскольку при сворачивании листа необходимо добиться совмещения вершин составляющих его ячеек на линии стыковки (иначе атомная структура не выйдет устойчивой), два этих способа — zigzag и armchair — из чисто топологических соображений оказываются единственно возможными; если, конечно, говорить о т. н. прямой свёртке — без скручивания. Спиральные (хиральные) нанотрубки со скручиванием также известны — и обладают промежуточными между типами zigzag и armchair свойствами, и чаще всего нанотрубки получают на практике различными методами как раз в виде смеси всех возможных разновидностей — и обоих типов прямой свёртки, и разнообразных хиральных.
Свойства нанотрубки определяются углом хиральности — между рядами шестиугольников из атомов углерода и осью, вдоль которой сворачивается трубка (источник: Semiconductor Digest)
С точки зрения микроэлектроники нанотрубки как канал передачи заряда чрезвычайно привлекательны: вдоль их оси обеспечивается великолепная проводимость из-за отсутствия сопротивления со стороны окружающих узлов кристаллической ячейки (поскольку та, напомним, двумерна), а плотность переносимого одиночной такой наноструктурой тока уже сейчас может достигать заоблачной величины в 107 А/см² — теоретически же возможен выход и на 1013 А/см². Это свойство пропускать носители заряда практически без сопротивления называют «баллистической проводимостью» (ballistic conduction, ballistic transport), отмечая его сходство со сверхпроводимостью — по итоговому эффекту, но не по физической природе. Построенная на CNTFET электроника, безусловно, дала бы огромную фору традиционной кремниевой — если бы, как нетрудно догадаться, не трудности с налаживанием хоть сколько-нибудь массового производства углеродных нанотрубок с точно заданными характеристиками прямо сейчас.
Дело в том, что освоенные на сегодня более или менее поточные методы позволяют получать смесь нанотрубок с различной хиральностью — то бишь и с металлической, и с полупроводниковой проводимостью разом. Инженерная задача разделения металлических и полупроводниковых нанотрубок решается разными способами (применение особых катализаторов для формирования нужной хиральности в ходе выращивания наноструктур либо сепарация CNT по типам уже после синтеза, за счёт разного их поведения во взвесях и гелях), однако пока не существует быстрого, эффективного и недорогого метода их крупносерийного получения. Вот наглядная иллюстрация к понятию «недорогой»: доступные сейчас в Сети произведённые мелкосерийными методами углеродные нанотрубки диаметром 1,2-1,7 нм, длиной от 300 нм до 5 мкм и с содержанием примесей 0,01% предлагаются в виде водного раствора по цене 1 тыс. долл. США за 1 г. Пока что лучшие из применявшихся на практике методик позволяют добиваться чистоты сепарации нанотрубок нужной хиральности на уровне «четырёх девяток» (99,99% требуемых по типу структур в объёме итоговой партии), при этом выход годных к дальнейшему использованию в полупроводниковом производстве CNT — не содержащих всевозможных примесей и униформных по длине — не превышает 20%.
Возможные способы стыковки углеродной нанотрубки и металлического контакта: торцевой — a), end-contact — и боковой — b), side-contact (источник: American Physical Society)
А ведь это только начало: мало получить нанотрубчатые каналы будущих транзисторов в достаточном количестве — их надо ещё и аккуратно, не повреждая, разделить (за счёт сил Ван-дер-Ваальса соседние CNT слипаются с удельной энергией до 500 эВ на каждый микрометр) и разместить на подложке будущей СБИС в точности там, куда (предположительно) уже подведены контакты истока и стока формируемых полупроводниковых структур. Вдобавок бездефектные углеродные нанотрубки по сути химически инертны в отношении металлов — неспособны образовывать с теми прочные химические связи по причине огромной разницы значений поверхностной энергии: около 1800 мДж/м² для обработанных медных контактов — и 27-45 мДж/м² для CNT различных сечений и длин. В свою очередь, трудности с образованием надёжного соединения с металлом (на торцах, впрочем, менее заметные, чем на поверхности) снижают пропускную способность углеродной нанотрубки как среды переноса электрического заряда, так что даже изготавливаемые с неимоверным трудом реальные CNTFET (а первая полупроводниковая схема с нанотрубкой была, напомним, физически реализована IBM в 2006 г.) демонстрируют сегодня куда менее выдающиеся характеристики, чем предсказывает теория.
Если (точнее, хочется верить, когда) будет найден способ образования прочной ковалентной связи между металлическим контактом и углеродной нанотрубкой, прогресс по данному направлению микроэлектроники ощутимо ускорится. Тем более что способ уверенного равномерного нанесения CNT на 100- и 200-мм в диаметре пластины-заготовки с плотностью 100-200 нанотрубок на микрон уже практически доведён до уровня серийной применимости. Инженеры-микроэлектронщики бьются в настоящее время над повышением доли выхода годных создаваемых массовым методом транзисторов этого типа, — которая пока откровенно неудовлетворительна.
⇡#Смешать — и уже не взбалтывать
Как уже успели уяснить наши внимательные читатели, полупроводников на свете множество — и, хотя ряд из них куда предпочтительнее кремния по множеству параметров, тот всё-таки ещё долго будет оставаться основой мировой микроэлектронной индустрии. Хотя бы потому, что за последние примерно три четверти века (более или менее массовое производство очищенного от примесей Si с прицелом на применение в полупроводниковых приборах началось в конце 1950-х) в развитие и совершенствование связанных с ним технологий вложены огромные суммы и бессчётные человеко-часы, — ни один из потенциальных соперников кремния не может похвастать хоть сколько-нибудь сопоставимым объёмом инвестиций. При этом чем лучше работают основанные на Si микросхемы общего назначения, тем сложнее становится выставить против них первые образцы СБИС на иной элементной базе, — которые изначально заведомо окажутся менее совершенными и более дорогостоящими в пересчёте на единицу готового работоспособного продукта. И у этой гонки экономических показателей — в первую очередь именно экономических; соображения отвлечённой производительности тут играют второстепенную роль — есть все шансы превратиться в бесконечный бег за всё удаляющимся от преследователей лидером.
На нейроморфные вычисления эксперты возлагают огромные надежды в плане повышения эффективности тренировки и исполнения моделей искусственного интеллекта (источник: ИИ-генерация на основе модели SDXL 1.0)
Так, может быть, не искать добра от добра — а заняться другими направлениями развития аппаратных основ вычислительной техники, для кремниевых полупроводниковых приборов заведомо проигрышными? Среди таких направлений на ум прежде всего приходят — нет, не бимсовые счётчики на резиновой тяге, а нейроморфные вычислители, воспроизводящие на аппаратном уровне с той или иной степенью адекватности работу нервных клеток головного мозга. В конце концов, по энергоэффективности этот орган, породивший человеческую цивилизацию, «вторую природу» и собственно компьютеры (и потребляющий притом на пике нагрузки около 20-25 Вт мощности, не более), заведомо превосходит фоннеймановские вычислительные системы на полупроводниковой основе. Не логичнее ли вместо того, чтобы пытаться уместить ещё больше транзисторов на квадратном дюйме очередного поколения СБИС, спроектировать и создать аналогичные биологическим нейронные сети — и уже с их помощью решать насущные вычислительные задачи? Тем более что среди последних чем дальше, тем больше относящихся к области машинного обучения и искусственного интеллекта, — а эмуляция нейросетей в памяти фоннеймановских машин требует и огромных аппаратных ресурсов, и неимоверных энергозатрат.
Одно из перспективных направлений, по которым развивается направление аппаратных нейроморфных вычислений в последние годы, условно обозначают как мемристорное. «Условно» потому, что к «резисторам памяти» (memristor = memory+ resistor) относят крайне широкую — в смысле способов физической реализации — группу переключателей, способных «запоминать» своё состояние за мгновение до того момента, как с их питающих контактов было снято напряжение. Мемристоры по сути стирают грань между чисто вычислительным контуром фоннеймановской машины и её же запоминающим устройством: построенная на них система будет оперировать заведомо быстрее сопоставимой по технологическому уровню традиционной — хотя бы за счёт того, что исключит потери времени на перемещение данных из ОЗУ на ЦП и обратно. И чем больше таких перемещений требуется для решения конкретной задачи (да-да, мы укоряюще смотрим именно в вашу сторону, генеративные ИИ-модели), тем значительнее выигрыш от перехода на мемристорные вычислители.
Художественное представление искусственной синаптической системы на основе жидкофазного мемристора — см. описание в тексте (источник: EPFL)
Подходов к созданию пригодных для массового производства и хорошо масштабируемых вниз по размерной шкале мемристоров предлагается множество. Одной из наиболее многообещающих в этой когорте можно считать разработку швейцарской Федеральной политехнической школы в Лозанне (École Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL) в области жидкофазных мемристорных систем (fluidic memristive devices), перенос заряда в которых осуществляется ионами вместо электронов — как, собственно, это и происходит (с поправкой на участие нейромедиаторов) в синаптических щелях между нейронами головного мозга. Мало того: в роли таких переносчиков заряда в мозге выступают ионы различных элементов — калия, магния, натрия, кальция и т. д., — что существенно добавляет вариативности взаимодействиям между биологическими нейронами по сравнению с их заведомо упрощёнными цифровыми моделями, на которых зиждутся нынешние виртуальные компьютерные нейросети. Возможно, если удастся создать нейроморфную мемристорную систему с различными переносчиками заряда для реализации разных функций, это позволит заметнее приблизить эффективность вычислительной машины к показателям человеческого мозга?
Интересно, что на первом этапе своей работы исследователи из EPFL взяли за основу всё-таки старый добрый кремний — и разместили на основании из кристаллического Si миниатюрную мембрану из нитрида кремния с отверстием по центру диаметром всего около 100 нм. Поверх этого колодца хорошо отработанными на фотолитографических процессах методами организовали тонкий слой палладия с пронизывающей его радиальной сетью каналов сечением в единицы нанометров, а сверху дополнили систему графитовой мембраной-крышкой. Затем весь получившийся многослойный чип погрузили в дистиллированную воду, содержащую ионы калия, — и приложили к мембране положительное напряжение. Под его воздействием ионы в каналах палладиевого слоя начали двигаться к колодцу, накапливаясь в нём и создавая избыточное давление снизу на графитовый слой. В результате графит слегка выгибался кверху, образуя небольшую выпуклость, — тем самым проводимость всей конструкции увеличивалась. Тонкий слой графита (пусть и не моноатомный, т. е. не графен), не обладая значительной упругостью, оставался выгнутым и после снятия напряжения с чипа: таким образом, полученная мемристорная ячейка запоминала своё состояние. Прикладывая же отрицательное напряжение, исследователи заставляли ионы калия разбегаться из колодца по канальцам, — система возвращалась в исходное состояние.
Экспериментальный чип примерно с 5,8 тыс. мемристоров (правда, не жидкофазных) продемонстрировали в Мичиганском университете ещё в 2019 г., — на нём были реализованы высокоэффективные перцептроны, организованные в двуслойную нейросеть (источник: University of Michigan)
Сама по себе отдельная ячейка, меняющая электрические свойства в ответ на приложенное напряжение, ещё не позволяет создавать логические контуры. Однако группа из EPFL соединила две такие конструкции в логический вентиль — получив в итоге возможность производить базовые с точки зрения кибернетики операции: логические И, ИЛИ и НЕ. Достижение швейцарских исследователей заключается именно в том, что впервые для жидкофазной мемристорной системы была продемонстрирована возможность создавать логические контуры любой, по сути, сложности, — тогда как прежде аналогичные результаты получались более громоздкими и куда хуже масштабируемыми методами. Есть, конечно, и важное но, куда же без этого: невзирая на крохотные размеры ячейки, перевод её из одного состояния в другое занимает пока что (по состоянию на март 2024 г., когда результаты работы были опубликованы в Nature Electronics) около двух секунд. Интервал просто гигантский, заставляющий припомнить электромеханические и ламповые компьютеры середины прошлого века, — но лиха беда начало. Исследователи из EPFL не сомневаются, что через 5, самое большее 10 лет им удастся подобрать такую комбинацию материалов для формирования ячейки и ионов для активации меняющего её проводящие свойства мембранного «пузырька», что малоразмерные жидкофазные искусственные нейросети сделаются в плане производительности серьёзными конкурентами цифровым эмуляторам аналогичных структур на фоннеймановских — даже не сегодняшних, а тех, что будут доступны через те самые 5-10 лет, — вычислительных машинах.
Вполне вероятно, что в долгосрочной перспективе жидкостные нейрокомпьютеры действительно станут мейнстримом — по крайней мере, для облачных ИИ-вычислений, даже если более компактная реализация их на уровне персональных систем выйдет не слишком практичной. Учитывая, какой потенциал открывает перед инженерами возможность использования различных ионов и разных мембран (возможно даже, для перевода одной и той же ячейки в разные состояния — не «0» и «1», как сейчас, а, скажем, «−1», «0» и «1»), не будет сильным преувеличением утверждать, что нейроморфные вычисления в середине 2030-х если и не сравняются по производительности и энергоэффективности с работой человеческого мозга, то уж точно обгонят на целом ряде ресурсоёмких задач многопроцессорные фоннеймановские серверы. А на какой именно уровень сложности будут выходить в будущем такого рода задачи и какие прикладные проблемы удастся решать при помощи жидкофазных нейроморфных систем, остаётся пока лишь догадываться!