Перспективы развития Перспективы развития информационных технологийинформационных технологий

((ДНК-компьютеры, ДНК-компьютеры, нанокомпьютеры, нанокомпьютеры,

искусственные нейросети, искусственные нейросети, квантовые компьютерыквантовые компьютеры,,

«Компьютер Земля»«Компьютер Земля»))

И. В.И. В. АртюховАртюхов

Эмпирические экспоненциальныезаконы развития

• Закон Мура (1965) – удвоение числа транзисторов на схеме каждые 2 года

• Закон Хауса (1975) – удвоение производительности каждые 18 мес.

• Закон Гилдера (1994) – утроение совокупной пропускной способности сетей каждый год

• …

Закон Мура

Анонсированные достижения

Более 800 млн.Транзисторов в одном процессоре (4-ядерный Intel Penrin) - 2008

160 Гигабит/секПередача данных (срок не назван)

4 ТерабайтаЕмкость жёсткого магнитного диска (Hitachi) - 2009

64 Гигабита Память на одной микросхеме (Samsung, Toshiba) - 2009

Времена удвоения

Экспоненциальные законы и Сингулярность

t

W

2000 2010 2020 2030 2040 20500

1

2

Архитектура Фон-Ноймана

«Компьютер в клетке»

Реакция клетки на оксидативный стрессРеакция клетки на оксидативный стресс

Регуляция гена Р53Регуляция гена Р53

Регуляция цикла клеточного деления Регуляция цикла клеточного деления

ДНК – вычисления(Компьютер Адлемана)

Наномеханический компьютер (регистры)

Наномеханический компьютер (логический элемент «ИЛИ»)

Транзистор на углеродной нанотрубке

Нанотранзистор на вертикальной УНТ

MWNT Interconnects ?

CNT advantages:(2) Small diameter(3) High aspect ratio(4) Highly conductive along the axis(5) High mechanical strength

Question: How to do this ?

Bottom-up Approachfor CNT Interconnects

TEOSCVD

CatalystPatterning

SiO2/Si

Metal Deposition

Plasma CVD CMP

Top Metal Layer Deposition

J. Li, Q. Ye, A. Cassell, H. T. Ng, R. Stevens, J. Han, M. Meyyappan, Appl. Phys. Lett., 82(15), 2491 (2003)

Ti, Mo, Cr, Pt

Ni

At ~ 400 to 800° C

Транзистор на разветвляющейся нанаотрубке

Элемент памяти на УНТ(разработка MIT)

Транзистор на одной молекуле(Columbia University)

Графен

Дефекты в графене

Нейроны в коре головного мозга

Нейроны на микроэлектродах

Нейрон на подложке из нанотрубок

Система уравнений Ходжкина-Хаксли

Сеть из искусственных нейронов

• Neural tree with 14 symmetric Y-junctions• Branching and switching of signals at each junction similar to what happens in biological

neural network• Neural tree can be trained to perform complex switching and computing functions• Not restricted to only electronic signals; possible to use acoustic, chemical or thermal

signals

Квантовый процессор «Орион» фирмы D-Wave

Структура сети Интернет