Силиконовый чип толщиной в 5 атомов
Минимальное число атомов, необходимое для функционирования силиконового компьютерного чипа составляет ни много, ни мало, а ровно пять. В отдельных случаях для надежной работы микросхем технически необходима толщина в два раза превышающая эти цифры. До настоящего времени реально осуществлялись эксперименты по созданию чипа толщиной 25 атомов. Значит, можно быть уверенными в прохождении еще 10-12 лет до момента, когда ученым придется искать новые подходы к проектированию микросхем меньшей величины.
Газ как основа компьютера.
Открыта молекула, которую можно переключать в одно из двух состояний азотом и углекислым газом. Использование молекулярной технологии позволит сделать компьютеры еще более компактными и мощными, чем нынешние, ведь молекулярные цепи будут иметь размер в доли нанометра. Так что, скорее всего, быстродействие компьютеров будет продолжать расти и в следующем тысячелетии.
Квантовые компьютеры станут реальностью
Японские ученые добились определенного успеха в возможностях контролировать способность элементарных частиц находиться одновременно во многих точках пространства. Если квантовые состояния электронов, проходящих через крошечные контуры на поверхности полупроводника, будут контролируемы, один элемент сможет осуществлять множество вычислений одновременно, тогда как в современных процессорах каждый элемент выполняет лишь 1 операцию за такт. Японцам удалось манипулировать поведением электронов посредством коротких электрических импульсов.
Нейрокомпьютеры медленно, но уверенно наступают
Нейрокомпьютеры состоят из большого числа параллельно работающих вычислительных нейронов, образующих нейронную сеть. Большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие. Принципиально меняется способ использования машины. Место программирования занимает обучение, нейрокомпьютер учится решать задачи. После обучения сеть может применять полученные навыки к новым входным сигналам. При переходе к обучению повышается эффективность решения интеллектуальных задач – распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, диагностики и т. д. Вычисления в нейронных сетях существенно отличаются от традиционных, в нейронной сети нет локальных областей, в которых запоминается конкретная информация. Вся информация запоминается во всей сети. Толчком к развитию нейрокомпьютинга послужили биологические исследования. По данным нейробиологии нервная система человека и животных состоит из отдельных клеток – нейронов. Каждый нейрон связан с другими нейронами и выполняет сравнительно простые действия. Время срабатывания нейрона – 2-5 мс. Совокупная работа всех нейронов обуславливает работу мозга, который в реальном времени решает сложнейшие задачи распознавания образов, предсказания и диагностики, в робототехнических и бортовых системах. Решение слабо зависит от неисправности отдельного нейрона.