Научный дайджест №21

⇡#1. Будущее глазами IBM

Первые электронные программируемые компьютеры, появившиеся в 40-х годах прошлого столетия, были, по сути, всего лишь очень быстрыми калькуляторами. И как же быстро всё изменилось с тех пор в IT-отрасли! Всего за 60 с небольшим хвостиком лет громоздким и неэффективным вычислительным машинам пришли на смену лёгкие и тоненькие мобильные компьютеры, умещающиеся на ладони. Более того, погоня за вычислительной производительностью постепенно сменяется технологиями, которые открывают перед компьютерами новые виды деятельности, раньше доступные только человеку. Мы входим в так называемую эру когнитивных компьютеров, когда электронные системы смогут не только заниматься подсчётами и чётким выполнением программ, но и реализовывать некоторые функции живых организмов.

Начиная с 2006 года компания IBM ежегодно составляет список IT-технологий будущего под названием IBM 5 in 5, которые в ближайшие пять лет могут ощутимо повлиять на жизнь людей. В преддверии Нового года была опубликована седьмая по счёту редакция этого списка. Именно на когнитивные технологии делает ставку «голубой гигант». По мнению компании, за пятилетку в этом направлении человечество может сделать существенный рывок. Человек обладает основными органами чувств — зрения, слуха, обоняния, осязания, вкуса. Добавление функций любого из них в компьютер открывает новые интересные возможности.

1.1. Коснуться виртуального

Помощник директора подразделения IBM Research Retail Analytics Робин Шварц (Robyn Schwartz), архитектор решений Дандапани Шанмугам (Dhandapani Shanmugam) и архитектор программного обеспечения IBM Software Group Industry Solutions Сиддик Мухаммед (Siddique A. Mohammed) считают, что сенсорные технологии ещё глубже проникнут в нашу жизнь. Cовременные сенсорные дисплеи уже обеспечивают высокий уровень удобства при управлении смартфонами и планшетами. Но в будущем с помощью касания дисплея пользователи смогут, например, виртуально пощупать товары в интернет-магазинах. Сенсорные технологии позволят различать ткани, оценивать их текстуру. Реализацию этой технологии IBM видит в создании вибрационного поля, ощутимого тактильно на расстоянии нескольких миллиметров от дисплея.

Впрочем, сфера применения подобных технологий не ограничивается покупками — лишь фантазией инженеров. IBM предлагает, например, проводить удалённый предварительный медицинский осмотр по фотографиям, которые врач может прощупать. Также интересно использование данной технологии в коммуникациях. Представьте себе, как вы, разговаривая по «Скайпу», можете погладить по лицу любимого человека, находящегося в тысячах километров от вас. Но это уже скорее работа на более далёкую перспективу. Если стандартные образцы тканей и материалов можно без проблем добавить в базу данных, то для передачи текстуры кожи человека, её температуры, гладкости и так далее надо будет каким-то образом считывать все эти параметры в режиме реального времени.

1.2. Компьютеры со зрением

Большинство технологий поиска по изображениям используют так называемые теги или описания к картинкам, благодаря чему компьютер может определить, что там нарисовано. Человек же воспринимает изображения совсем на другом уровне. Он способен проанализировать картинку, определить, что делает субъект или какая ситуация изображена.

Несмотря на впечатляющий рост вычислительной мощности, компьютеры до сих пор не научились «видеть» как человек. Это и не удивительно, ведь зрение является довольно сложным механизмом, и традиционным программированием его не воссоздашь. Но, по мнению старшего руководителя IBM Intelligent Information Management Джона Смита (John Smith), использование когнитивного подхода позволит компьютерам в будущем анализировать изображения на основе тысяч образцов изображений в базе данных. Например, мы хотим научить компьютер тому, как выглядит песчаный пляж. Для этого необходимо показать ему достаточно большое количество фотографий с разными пляжами в разных ракурсах. По этим образцам компьютер выделит такие специфические особенности, как распределение цветов, текстура, контуры. Далее процесс обучения можно усложнять. Когда компьютер уже будет узнавать пляж, можно будет научить его распознавать, что люди делают на пляже — загорают, строят песочные замки или играют в волейбол.

Эту технологию можно использовать в медицине, особенно в дерматологии для своевременного определения рака кожи на ранних стадиях, когда симптомы внешне практически не видимы для человеческого глаза. Также с помощью «компьютерного зрения» в городах можно будет развернуть системы быстрого реагирования на различные ситуации, включая стихийные бедствия.

1.3. Слушающий компьютер

С помощью когнитивных технологий компьютер можно научить слушать. Приложения здесь могут быть самыми разнообразными. Компьютер может помочь человеку расшифровать плач ребёнка или лай собаки. В разных эмоциональных состояниях они звучат по-разному. Хотя человек не может провести между ними четких различий, компьютер способен с помощью специальных алгоритмов распознать их и «понять» звук. Ещё в 2006 году исследователь IBM Дмитрий Каневский (Dimitri Kanevsky) совместно с коллегами запатентовал систему и метод распознавания издаваемых детьми звуков, собранных в разных возрастных категориях с помощью мониторинга мозговой деятельности, сердца и лёгких. Такая система позволит мамам правильно реагировать на крики своих малышей и точно знать, чего они хотят.

1.4. Компьютер-гурман

Сложно разобраться в тысячах рецептов, предлагаемых в Интернете? В таком случае также может помочь когнитивный компьютер. Система анализирует блюда по взаимодействию химических соединений, количеству атомов в каждом соединении, структуре связей. Основываясь на этих данных и психофизиологических моделях, учитывающих влияние химикалий на вкусовые ощущения, компьютер вырабатывает уникальный рецепт с использованием комбинаций ингредиентов, которые являются наиболее сочетаемыми с научной точки зрения. Таким образом, в отличие от традиционных компьютеров, здесь подключается также и творческий элемент. Система синтезирует кое-что новое. Вместо человека-повара, который методом предположений, проб и ошибок придумывает новое блюдо, компьютер-гурман высчитывает наиболее выгодную комбинацию ингредиентов из имеющихся в наличии продуктов, заботясь не только о вкусе пищи, но и об её полезности для здоровья.

1.5. Идеальное обоняние

Как отмечает один из руководителей по исследованиям IBM Research Хендрик Хаманн (Hendrik F. Hamann), уже скоро компьютеры будут обладать отличным нюхом, превосходя в этом человека. С каждым выдохом мы выбрасываем в воздух миллионы различных молекул. Некоторые из них играют роль биомаркеров, которые содержат множество информации о физическом состоянии человека в конкретный момент времени. С помощью захвата информации, которую носят биомаркеры, можно организовать систему мониторинга здоровья, способную оказать неоценимую помощь в установке диагноза, а также раннем выявлении заболеваний.

Миниатюрные сенсоры обоняния могут быть встроены в мобильные телефоны или другие портативные устройства. Полученные с биомаркеров данные пересылаются для дальнейшего анализа компьютерной системе. Сейчас по дыханию в трубочку можно определить степень опьянения человека, но сенсоры могут собирать и другие специфические данные. Среди потенциальных приложений учёные отмечают идентификацию болезней печени, почек, а также диагностику диабета, туберкулёза. В своей лаборатории IBM уже проводила несколько экспериментов, связанных со снятием информации с биомаркеров.

Главным отличием когнитивных компьютеров является непрерывный процесс обучения и совершенствование. Чем больше диагнозов поставит компьютер, тем точнее будут его последующие выводы.

По мнению главного руководителя по инновациям Бернарда Мейерсона (Bernard Meyerson), когнитивные компьютеры помогут человеку расширить границы своих чувств. Они не заменят человека, а лишь предложат ему свою точку зрения. В определённых ситуациях компьютеры будут лучше справляться с очень сложными проблемами, смогут более остро чувствовать (в одном из выпусков мы рассказывали о датчике, который превосходит по остроте нюха даже служебных собак). Также компьютеры хладнокровны в принятии решений, тогда как объективность человека часто зависит от его текущего эмоционального состояния, интуиции, собственного опыта, который может не совсем правильно отражать действительность.

Рис. 1. Искусственный интеллект

⇡#2. Японские роботы с мускулатурой

Пока учёные IBM будут работать над совершенствованием интеллектуальной части компьютерных систем, японские исследователи создают робота с точной копией человеческого скелета и мускулатурой. Робот по имени Kenshiro был продемонстрирован на недавней конференции Humanoids 2012 в Осаке.

Рис. 2. Мускулистый робот Kenshiro

Ранее учёные уже пытались создать мускулистого робота в рамках проекта Kenzoh. Из него исследователи вынесли важный урок — простое добавление искусственных мышц и костей приводит к существенному увеличению веса робота. Весь одной только верхней части тела составил 45 кг. Поэтому при создании Kenshiro разработчики ограничились имитацией мышц, при этом каждая часть была сконструирована таким образом, чтобы её вес не превышал веса соответствующих частей тела человека.

Результатом работы стал робот, по размерам и весу соответствующий среднестатистическому японскому парню в возрасте 12 лет. Кости были сделаны из алюминия и соединены между собой почти точно так же, как и в человеческом скелете. Искусственные мускулы имитируют работу настоящих. К сожалению, подробности этой имитации разработчики пока не раскрывают. Kenshiro включает 160 мускулов. На данный момент по количеству мускулов он опережает любых других роботов.

Несмотря на довольно точное воспроизведение отдельных конечностей и других частей тела человека, пока что Kenshiro довольно неуклюж, так как все эти части работают асинхронно. Конечная же цель проекта — показать, что скелет и мускулатуру человека можно с высокой точностью воспроизвести и что такой робот сможет передвигаться почти как мы.

⇡#3. Новая магнитоэлектрическая память

Роботы в перспективе нам, конечно, пригодятся, но современные компьютеры уже сегодня нуждаются в памяти, которая бы отличалась высокими ёмкостью и производительностью. У исследователей из Школы инженерии и прикладных наук имени Генри Самуэля при Калифорнийском университете есть свой рецепт, как этого достичь. Разработанная ими магнитоэлектрическая память, которую они назвали MeRAM, сможет использоваться практически в любых электронных устройствах, включая смартфоны, планшеты, компьютеры, SSD-диски.

Чем же отличается MeRAM от магнитоэлектрической памяти, уже используемой сегодня? Современная магнитная память основана на технологии STT (Spin-Transfer Torque), которая предусматривает хранение информации с помощью «поляризованных» электронов с заданным состоянием спина. В отличие от предыдущих технологий, STT позволяет снизить ток записи, но он всё равно остаётся довольно высоким для использования в мобильных устройствах. Кроме того, память STT MRAM проигрывает конкурентам по себестоимости.

В MeRAM учёные предлагают использовать для записи данных в ячейки электрическое напряжение вместо электрического тока. Вместо перемещения большого количества электронов по проводникам разработчики используют разницу потенциалов для переключения магнитных битов и записи информации в память. Такая память по энергоэффективности в десятки и сотни раз превосходит конкурентов. Кроме того, по плотности записи информации она в пять раз опережает STT MRAM.

MeRAM использует наноструктуры, известные как «управляемые напряжением связи магнит-изолятор», которые включают несколько слоёв, в том числе два из магнитных материалов. Когда магнитное направление одного из слоёв зафиксировано, с помощью электрического поля можно управлять магнитным направлением второго слоя. Напряжение между двумя магнитными слоями увеличивает или, наоборот, истощает концентрацию электронов на их поверхности — именно таким образом в память записываются биты информации.

Рис. 3. Ячейки памяти MeRAM

Как отмечают разработчики, MeRAM может выпускаться на том же или немного модифицированном оборудовании, что и STT MRAM. Это говорит о перспективе её скорого возможного коммерческого производства. Подробнее технология MeRAM описана в докладе Voltage-Induced Switching of Nanoscale Magnetic Tunnel Junctions, с которым учёные выступили на конференции 2012 IEEE International Electron Devices Meeting in San Francisco.

⇡#4. IGZO-полупроводники найдут применение в магазинах

Несмотря на прогресс технологий, большинство супермаркетов до сих пор используют обычные считыватели штрихкодов. RFID-метки позволяют ускорить работу кассирши, обеспечить более высокий уровень защиты (их можно считывать на расстоянии 5-10 метров), но их внедрение тормозится высокой ценой оборудования. Возможно, ситуация изменится с открытием первого в мире высокочастотного диода Шоттки, использующего аморфный полупроводник IGZO (алюминий, галлий, оксид цинка) вместо кремния. Разработка была представлена в рамках конференции IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM 2012).

Себестоимость RFID-оборудования может существенно снизиться с использованием нового диода, так как он позволяет создавать тонкоплёночные устройства на основе сравнительно дешевого низкотемпературного производственного процесса. Также тонкоплёночные RFID-метки можно размещать непосредственно на упаковке изделия.

Диод является ключевым блоком в подсистеме питания пассивных меток. Он детектирует несущую волну, захватываемую антенной, и подпитывает модуль питания метки. По своим характеристикам IGZO отличается от кремния, поэтому для создания высокопроизводительного диода на основе IGZO требуется новый подход. Для создания стабильного барьера Шоттки учёные из исследовательского центра IMEC (Interuniversity Microelectronics Centre) разработали специфическую плазму и использовали метод обжигания, который вносит изменения в химическую структуру интерфейса Шоттки. Получившийся диод характеризуется коэффициентом выпрямления до 10⁹ при напряжении -1 и +1 В, плотностью тока до 800 А/см², предельной частотой 1,8 ГГц.

Если новую разработку возьмут на вооружение, то уже скоро во многих магазинах могут появиться RFID-метки.