SON DAKİKA

Yapay Zeka

MIT Mühendisleri, “Yüksek Katlı” 3D Yongalar Üretiyor

Çip Üretiminde Yeni Bir Dönem

Elektronik endüstrisi, bilgisayar çiplerinin yüzeyine yerleştirilebilecek transistör sayısında bir sınırla karşılaşıyor. Bu nedenle, çip üreticileri, transistörleri “dışa” değil, “yukarıya” inşa etmeye yöneliyorlar.

Yeni Çok Katmanlı Çip Tasarımı

Artık daha küçük transistörleri tek bir yüzeye sıkıştırmak yerine, endüstri birden fazla transistör ve yarı iletken unsurların katmanlar halinde istiflenmesini hedefliyor. Bu çok katmanlı çipler, mevcut elektroniklerden kat kat daha fazla veri işleme kapasitesine sahip olabilecek ve daha karmaşık işlevleri gerçekleştirebilecek.

Ancak, çiplerin inşa edileceği platform büyük bir engel teşkil ediyor. Bugün, ağır silikon levhalar, yüksek kaliteli, tek kristal yarı iletken unsurların üretildiği ana iskelet olarak hizmet ediyor. Katlanabilir her çip, her bir katmanın bir parçası olarak kalın silikon “zemin” içermeli ve bu durum, işlevsel yarı iletken katmanlar arasındaki iletişimi yavaşlatıyor.

MIT mühendisleri, bu engelin üstesinden gelmenin bir yolunu buldu. Yeni bir çok katmanlı çip tasarımı, herhangi bir silikon levha alt yapısına ihtiyaç duymadan çalışıyor ve alttaki devrelerin devre dışı kalmamasını sağlamak için düşük sıcaklıklarda işliyor.

Yenilikçi Yöntem ve Sonuçları

Bugün Nature dergisinde yayımlanan bir çalışmada, ekip, birbirinin üzerine yüksek kaliteli yarı iletken malzeme katmanları üreten yeni bir yöntemi sunuyor. Bu yöntem sayesinde mühendisler, yalnızca kalın silikon levhalar üzerinde değil, herhangi bir kristal yüzeyde yüksek performanslı transistörler ve bellek ile mantık elemanları inşa edebiliyorlar.

Bu yeni yöntem, AI donanımı inşa etmede kullanılabileceği öngörülüyor. Katlanabilir çipler, günümüz süper bilgisayarlarına eşit hız ve güçte laptop veya giyilebilir cihazlar için kullanılabilecek, aynı zamanda fiziksel veri merkezleri ile karşılaştırılabilir büyük veri depolama kapasitesine sahip olabilecek.

“Bu atılım, yarı iletken endüstrisi için devasa bir potansiyeli açıyor. Geleneksel sınırlamalar olmadan çiplerin istiflenmesine olanak sağlıyor.” diyor çalışmanın yazarlarından Jeehwan Kim, MIT makine mühendisliği doçenti.

Düşüncenizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

İlgili Teknoloji Haberleri

The economics of AI refer to the economic impact and implications of artificial intelligence technologies. Some key points to know about the economics of AI include: 1. Increased productivity: AI has the potential to significantly increase productivity by automating routine tasks and processes, freeing up human workers to focus on more complex and creative tasks. 2. Job displacement: While AI can create new job opportunities, it also has the potential to displace certain roles that can be automated. This can lead to job loss and require workers to acquire new skills to remain relevant in the workforce. 3. Cost savings: AI can help businesses reduce costs by streamlining operations, improving efficiency, and optimizing resource allocation. 4. Enhanced decision-making: AI can provide businesses with valuable insights and data analysis to make more informed and strategic decisions, leading to better outcomes and competitive advantage. 5. New revenue streams: AI technologies can enable businesses to develop new products and services, enter new markets, and create innovative business models that can generate additional revenue streams. 6. Ethical and societal considerations: The widespread adoption of AI raises ethical and societal concerns around issues such as privacy, bias, job displacement, and the potential for AI to exacerbate existing inequalities. 7. Regulatory challenges: Policymakers are grappling with how to regulate AI technologies to ensure they are used responsibly and ethically while also fostering innovation and economic growth. Overall, the economics of AI present both opportunities and challenges for businesses, workers, and society as a whole. It is important for stakeholders to carefully consider the implications of AI adoption and to develop strategies for maximizing the benefits while mitigating potential risks.