Intel anunció la entrega de un chip de prueba superconductor de 17 qubits para computación cuántica a QuTech, el socio de investigación cuántica de Intel en los Países Bajos. El nuevo chip fue fabricado por Intel y cuenta con un diseño único para mejorar el rendimiento y las prestaciones.
La entrega de este chip demuestra el rápido progreso que Intel y QuTech están haciendo en la investigación y el desarrollo de un sistema de computación cuántica en funcionamiento. También subraya la importancia de la ciencia de los materiales y la fabricación de semiconductores para hacer realidad la promesa de la informática cuántica.
La computación cuántica, en esencia, es lo último en computación paralela, con el potencial de abordar problemas que los ordenadores convencionales no pueden manejar. Por ejemplo, los ordenadores cuánticos pueden simular la naturaleza para avanzar en investigación química, ciencia de los materiales y modelado molecular, como ayudar a crear un nuevo catalizador para capturar dióxido de carbono, un superconductor a temperatura ambiente o descubrir nuevos fármacos.
Sin embargo, a pesar de los grandes avances experimentales y la especulación, existen desafíos inherentes a la construcción de sistemas cuánticos viables y a gran escala que produzcan resultados precisos. Uno de esos obstáculos es la uniformidad y estabilidad de los qubits (los bloques básicos de la computación cuántica).
Los Qubits son tremendamente frágiles, y cualquier ruido u observación involuntaria de ellos puede causar pérdida de datos. Esta fragilidad requiere que operen a una temperatura de alrededor de 20 millikelvin, 250 veces más fría que el espacio profundo, y este entorno operativo extremo hace que el empaquetado de qubits sea clave para su rendimiento y función. El Grupo de Investigación de Componentes (CR) de Intel en Oregon y los equipos de Pruebas de Ensamblaje y Desarrollo de Tecnología (ATTD) en Arizona están sobrepasando los límites del diseño de chips y la tecnología de empaque para abordar los desafíos únicos de la computación cuántica.
Aproximadamente del tamaño de un cuarto (en un envase del tamaño de una moneda de medio dólar), las características de diseño mejoradas del nuevo chip de prueba de 17 bits incluyen:
– Nueva arquitectura que permite mejorar la fiabilidad, el rendimiento térmico y reducir la interferencia de radiofrecuencia (RF) entre los qubits.
– Esquema de interconexión escalable que permite 10-100 veces más señales de entrada y salida del chip en comparación con los chips conectados por cable.
– Procesos, materiales y diseños avanzados que permiten a los dispositivos de empaquetado de Intel escalar para circuitos cuánticos integrados, que son mucho más grandes que los chips de silicio convencionales.
«Nuestra investigación cuántica ha progresado hasta el punto de que nuestro socio QuTech está simulando cargas de trabajo de algoritmos cuánticos, e Intel está fabricando nuevos chips de prueba de qubit con regularidad en nuestras modernas instalaciones de fabricación», afirmó el Dr. Michael Mayberry, vicepresidente corporativo y director general de Intel Labs. «La experiencia de Intel en fabricación, electrónica de control y arquitectura nos distingue y nos servirá de la mejor manera a medida que nos adentramos en nuevos paradigmas de computación, desde la informática neuromórfica a la cuántica».
La relación de colaboración de Intel con QuTech para acelerar los avances en computación cuántica comenzó en 2015. Desde entonces, la colaboración ha logrado muchos hitos: desde demostrar los bloques de circuitos clave para un sistema de control criogénico-CMOS integrado, hasta desarrollar un flujo de fabricación de qubit spin en la tecnología de proceso de 300 mm de Intel, y desarrollar esta solución de empaque única para los qubits superconductores. A través de esta asociación, el tiempo desde el diseño y la fabricación hasta la prueba se ha acelerado enormemente.
Con este chip de prueba, nos centraremos en conectar, controlar y medir múltiples y entrelazadas salidas hacia un esquema de corrección de errores y un qubit lógico «, del profesor Leo DiCarlo de QuTech. «Este trabajo nos permitirá descubrir nuevos conocimientos en computación cuántica que darán forma a la próxima etapa de desarrollo».
Avance del sistema de computación cuántica
El trabajo de Intel y QuTech en computación cuántica va mucho más allá del desarrollo y prueba de dispositivos de qubit superconductores. La colaboración abarca todo el sistema cuántico -o «pila» – desde los dispositivos de qubit hasta la arquitectura de hardware y software necesaria para controlar estos dispositivos, así como las aplicaciones cuánticas. Todos estos elementos son esenciales para que la computación cuántica avance de la investigación a la realidad.
Además, a diferencia de otros, Intel está investigando varios tipos de qubit. Estos incluyen los qubits superconductores incorporados en este nuevo chip de prueba, y un tipo alternativo llamado spin qubits en silicio. Estos espín qubits se asemejan a un transistor de un solo electrón similar en muchos aspectos a los transistores convencionales y potencialmente capaz de ser fabricado con procesos comparables.
Mientras que las computadoras cuánticas prometen mayor eficiencia y rendimiento para manejar ciertos problemas, no reemplazarán la necesidad de computación convencional u otras tecnologías emergentes como la computación neuromórfica. Y necesitaremos los avances técnicos que la ley de Moore ofrece para inventar y ampliar estas tecnologías emergentes.
Intel está invirtiendo no sólo para inventar nuevas formas de computación, sino también para avanzar en la fundamentación de la Ley de Moore, que hace posible este futuro.
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Un año después de iniciar este proyecto, los socios investigadores Fraunhofer Institute for Electronic Nano Systems ENAS, el Fraunhofer Institute for Biomedical Engineering IBMT, el Fraunhofer Institute for Silicate Research ISC, y el Fraunhofer Resource Recycling and Strategy Project Group IWKS y Fraunhofer FEP presentarán sus primeros resultados durante el Semicon Europe 2017 como parte de productronica 2017 en Munich.
Los componentes electrónicos que se pueden descomponer por completo en un entorno biológico después de una vida útil predefinida abren nuevas posibilidades de aplicación, así como formas de reducir su huella ecológica. Para ello, Fraunhofer FEP ha desarrollado tecnologías de vacío para la fabricación de materiales conductores biodegradables en sustratos biodegradables. Los implantes médicos activos construidos con componentes biodegradables podrían ser reabsorbidos por el tejido, ahorrando al paciente una segunda intervención quirúrgica para la extracción del implante después de su vida útil.
La Fraunhofer Gesellschaft e. V. está financiando el proyecto «BioElektron – Biodegradable Electronics for Active Implants» a través de su programa interno (financiamiento No. MAVO B31 301).
Este proyecto se centrará en el desarrollo de componentes esenciales para las piezas electrónicas biodegradables que se emplearán, por ejemplo, en un implante. Entre ellas se incluyen las estructuras conductoras biodegradables, los electrodos biodegradables para recoger señales eléctricas o suministrar estimulación eléctrica (por ejemplo, para la monitorización cerebral), los transistores y circuitos biodegradables de película delgada y todas sus capas asociadas de aislamiento eléctrico y de protección contra la humedad y los gases. Todos estos elementos deben integrarse monolíticamente en un dispositivo flexible de película delgada.
El magnesio es conocido por ser un metal biodegradable y biológicamente compatible y ya se emplea en entornos clínicos como material de implante absorbible. Basándose en los procesos de evaporación y deposición térmica al vacío, Fraunhofer FEP desarrolla estructuras conductoras y transistores orgánicos de capa fina a base de magnesio. El reto consiste en depositar este metal sobre láminas poliméricas biodegradables que el magnesio no se adhiere lo suficiente al control normal del proceso. Mediante un pretratamiento adecuado de los sustratos mediante una combinación de secado, tratamiento con plasma y capas de semillas se pueden producir estructuras conductoras de alta calidad y finamente estructuradas.
«Ahora estamos preparados para discutir estos resultados con socios interesados de la industria y la comunidad científica durante la productronica 2017 en el stand conjunto Silicon-Sajonia (pabellón B1, stand B1-416) con el fin de poder aplicarlos en las aplicaciones prácticas actuales», explica el Dr. Michael Hoffmann de Fraunhofer FEP y director del proyecto bioElektron.
Fuente: www.fep.fraunhofer.de/en/ueber-uns/projekte/bioElektron.html
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Una colaboración de investigación entre la Universidad de Osaka y el Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara utilizó por primera vez la microscopía de barrido en túnel (STM) para crear imágenes de superficies laterales atómicamente planas de cristales de silicio 3D. Este trabajo ayuda a los fabricantes de semiconductores a seguir innovando y, al mismo tiempo, produce chips de ordenador más pequeños, rápidos y eficientes energéticamente para ordenadores y teléfonos inteligentes.
Nuestros ordenadores y teléfonos inteligentes están cargados con millones de pequeños transistores. La velocidad de procesamiento de estos dispositivos ha aumentado dramáticamente con el paso del tiempo a medida que aumenta el número de transistores que pueden caber en un solo chip de ordenador. Basado en la Ley de Moore, el número de transistores por chip se duplicará cada dos años, y en esta área parece que se mantiene. Para mantener este ritmo de rápida innovación, los fabricantes de ordenadores están continuamente en busca de nuevos métodos para hacer que cada transistor sea cada vez más pequeño.
Los microprocesadores actuales se fabrican añadiendo patrones de circuitos a las obleas de silicio plano. Una forma novedosa de crear más transistores en el mismo espacio es fabricar estructuras 3D. Los transistores de efecto de campo de tipo aleta (FET) se denominan así porque tienen estructuras de silicio parecidas a las aletas que se extienden hacia el aire, fuera de la superficie del chip. Sin embargo, este nuevo método requiere un cristal de silicio con superficies superiores y laterales perfectamente planas, en lugar de sólo la superficie superior, como ocurre con los dispositivos actuales. El diseño de la próxima generación de chips requerirá nuevos conocimientos sobre las estructuras atómicas de las superficies laterales.
Ahora, investigadores de la Universidad de Osaka y del Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara informan que han utilizado STM para visualizar por primera vez la superficie lateral de un cristal de silicio. STM es una técnica poderosa que permite ver la ubicación de los átomos de silicio individuales. Al pasar una punta afilada muy cerca de la muestra, los electrones pueden saltar a través de la separación y crear una corriente eléctrica. El microscopio monitoreó esta corriente y determinó la ubicación de los átomos en la muestra.
«Nuestro estudio es un gran primer paso hacia la evaluación de transistores con resolución atómica diseñada para obtener formas tridimensionales», dice la coautora del estudio Azusa Hattori.
Para hacer que las superficies laterales sean lo más suaves posible, los investigadores primero trataron los cristales con un proceso llamado ataque de iones reactivos. El coautor Hidekazu Tanaka dice: «Nuestra habilidad de mirar directamente las superficies laterales usando STM demuestra que podemos hacer estructuras artificiales en 3D con superficies atómicas casi perfectas».
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Los fabricantes de semiconductores disponen hoy en día de una amplia variedad de tecnologías láser que permiten el desarrollo de procesos innovadores de fabricación de semiconductores. Según Yole Développement (Yole), el mercado de los equipos láser crecerá a una tasa de crecimiento del 15% CAGR entre 2016 y 2022 y debería alcanzar más de 4000 millones de dólares para 2022 (excluyendo el marcado). Estas cifras muestran la adopción masiva de tecnologías láser para los procesos de fabricación de semiconductores.
En su último informe titulado Laser Technologies for Semiconductor Manufacturing, la compañía consultora de investigación de mercado y estrategia detalla el estado de esta industria, impulsada principalmente por el troquelado, a través de perforaciones y patrones en PCB flex y PCB HDI, sustratos de CI y procesamiento de dispositivos semiconductores.
El informe de Yole Laser Technologies for Semiconductor Manufacturing proporciona un análisis exhaustivo de los diferentes equipos láser existentes y soluciones de fuentes láser desarrolladas para los pasos del proceso de semiconductores. Se trata de un análisis exhaustivo que resalta el nivel de madurez de cada tipo de láser, basado en una hoja de ruta técnica hasta el año 2022. Con este nuevo informe, los analistas de Yole ofrecen un claro entendimiento de los beneficios de las tecnologías láser y el valor agregado para cada proceso de fabricación.
El informe Laser Technologies for Semiconductor Manufacturing es el primero de una amplia colección de informes que Yole publicará en los próximos meses. Además, su 1st Executive Forum on Laser Technologies, que se lleva a cabo en Shenzhen, China, acogiendo a más de 100 asistentes, la empresa de investigación de mercado y consultoría estratégica «More than Moore» Yole confirma la expansión de sus actividades hacia las soluciones basadas en láser. Tecnologías, hojas de ruta, métricas de mercado, cadena de suministro, panorama competitivo, cuotas de mercado y mucho más. Todos estos temas serán descritos y analizados a fondo en los informes de mercado y tecnología láser de Yole.
Hoy en día, las aplicaciones de láser en la industria de los semiconductores son amplias y diversificadas. Varias tecnologías láser han comenzado a integrarse en los principales procesos de semiconductores, incluyendo el corte por láser, perforación, soldadura/adhesión, despegues, marcado, estampado, marcado, medición, deposición, y control por placas madre. Se utilizan para procesar dispositivos semiconductores, placas de circuito impreso flexibles y HDI, así como en aplicaciones de embalaje IC.
Los controladores de los métodos láser difieren de un paso del proceso a otro. Sin embargo, existen controladores similares y comunes para la aplicabilidad de los láseres a las aplicaciones de procesamiento de semiconductores y PCB. Las tendencias clave que impulsan la aplicabilidad del láser y contribuyen a su crecimiento son:
Sin embargo, la elección del tipo de procesamiento láser más adecuado depende en gran medida del material a procesar, los parámetros de procesamiento y el paso del proceso de fabricación.
El tipo de láser se define por parámetros como la longitud de onda, la emisión de luz UV, verde o IR, por ejemplo, así como la duración del pulso, por ejemplo, nanosegundo, picosegundo o femtosegundo. Los usuarios deben considerar qué longitud de pulso y longitud de onda es la correcta para su etapa de proceso y aplicación en semiconductores.
Los láseres de Nanosegundos son el tipo de láser más comúnmente utilizado en la fabricación de semiconductores y en el procesamiento de PCB, con una cuota de mercado superior al 60%. Les siguen los láseres de picosegundos, CO2 y femtosegundos. En el caso del paso de troquelado, la elección del tipo láser también depende del material y del sustrato a trocear. Para materiales de baja constante dieléctrica (baja k) se utilizan láseres UV de nanosegundos y picosegundos para optimizar la absorción óptica. Los láseres de infrarrojos Picosegundo y femtosegundo se utilizan típicamente para cortar sustratos de vidrio y zafiro, pero no para sustratos de SiC aislantes.
En la perforación, el tipo de láser empleado depende del sustrato. Los láseres UV de Nanosegundo se emplean generalmente en PCB flexibles, mientras que los láseres de CO2 se aplican en gran medida para sustratos de PCB HDI e IC. Sin embargo, para los sustratos de CI, la elección entre láser de CO2 y láser de nanosegundo o picosegundo UV depende de los diámetros de vía. Por debajo de los diámetros de 20 microm, la industria tiende a utilizar láseres UV de picosegundo, que son mucho más caros que los láseres UV de nanosegundo, pero que ofrecen una calidad superior.
En términos generales, el CO2 es la solución láser más barata y rápida y se utiliza en lugar de los láseres de estado sólido de nanosegundos, picosegundos o femtosegundos para cortar en cuadraditos, taladrar, estampar, marcar para aplicaciones que requieren alta potencia y no se preocupan por el daño por calor o la anchura de corte. Sin embargo, el CO2 es limitado cuando se necesitan características pequeñas. Los láseres de Nanosegundos son actualmente la tecnología dominante, pero los láseres de picosegundos y femtosegundos podrían avanzar en el mercado de equipos de corte láser. Sin embargo, la implementación del láser femtosegundo es más compleja y costosa.
El informe láser de Yole proporcionará una visión general completa del equipamiento láser y las fuentes láser utilizadas para cada aplicación de los pasos del procesamiento de semiconductores, junto con un análisis detallado de las tendencias de la tecnología láser y una previsión del mercado. También ofrecerá un análisis detallado del mercado de equipos láser por volumen y valor, su crecimiento para el período 2016-2022, y su desglose por tipo de láser y aplicación de pasos de proceso.
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Durante más de 50 años, la Ley de Moore ha reinado en forma suprema. La observación de que el número de transistores en un chip de ordenador se duplica aproximadamente cada dos años ha marcado el ritmo de nuestra revolución digital moderna: hacer posible teléfonos inteligentes, ordenadores personales y superordenadores actuales. Pero la Ley de Moore se está ralentizando. E incluso si no lo fuera, algunos de los grandes problemas que los científicos necesitan abordar podrían estar fuera del alcance de los ordenadores convencionales.
Durante los últimos años, los investigadores del Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) han estado explorando un tipo drásticamente diferente de arquitectura computacional basada en la mecánica cuántica para resolver algunos de los problemas más difíciles de la ciencia. Con el patrocinio de Laboratory Directed Research and Development (LDRD), han desarrollado algoritmos de optimización y química cuántica, así como procesadores de prototipo superconductores cuánticos. Recientemente, demostraron la viabilidad de su trabajo utilizando estos algoritmos en un procesador cuántico que consta de dos bits cuánticos superconductores para resolver con éxito el problema químico de calcular el espectro energético completo de una molécula de hidrógeno.
Ahora, dos equipos de investigación dirigidos por el personal del Berkeley Lab recibirán fondos del Departamento de Energía (DOE) para aprovechar este impulso. Un equipo recibirá 1,5 millones de dólares en tres años para desarrollar algoritmos novedosos, técnicas de compilación y herramientas de programación que permitirán utilizar plataformas de computación cuántica a corto plazo para el descubrimiento científico en las ciencias químicas. El otro equipo trabajará en estrecha colaboración con estos investigadores para diseñar prototipos de procesadores de cuatro y ocho cubit para calcular estos nuevos algoritmos. Este proyecto tendrá una duración de cinco años y los investigadores recibirán 1,5 millones de dólares para su primer año de trabajo. Para el quinto año, el equipo de hardware espera demostrar un procesador de 64 cubit con control total.
«Algún día, los ordenadores cuánticos universales podrán resolver una amplia gama de problemas, desde el diseño molecular hasta el aprendizaje automático y la ciberseguridad, pero estamos muy lejos de eso. Por lo tanto, la pregunta que nos hacemos actualmente es si existen problemas específicos que podamos resolver con computadoras cuánticas más especializadas», dice Irfan Siddiqi, científico de laboratorio de Berkeley y director fundador del Center for Quantum Coherent Science de la UC Berkeley.
Según Siddiqi, las tecnologías de computación cuántica coherente de hoy en día cuentan con los tiempos de coherencia necesarios, las fidelidades lógicas de operación y las topologías de circuitos para realizar cálculos especializados para la investigación fundamental en áreas como la ciencia molecular y de materiales, la optimización numérica y la física de alta energía. A la luz de estos avances, señala que es el momento de que el DOE explore cómo estas tecnologías pueden integrarse en la comunidad de computación de alto rendimiento. En estos nuevos proyectos, los equipos del Berkeley Lab trabajarán con colaboradores de la industria y el mundo académico para aprovechar estos avances y abordar problemas científicos difíciles relacionados con las misiones del DOE, como el cálculo de la dinámica de los sistemas moleculares y el aprendizaje de máquinas cuánticas.
«Estamos en las primeras etapas de la computación cuántica, como en los años 40 con la computación convencional. Tenemos parte del hardware, ahora tenemos que desarrollar un conjunto robusto de software, algoritmos y herramientas para utilizarlo de manera óptima para resolver problemas científicos realmente difíciles», dice Bert de Jong, que dirige el Grupo de Química Computacional, Materiales y Clima del Laboratorio de Investigación Computacional (CRD) de Berkeley.
Dirigirá un equipo de Algoritmos Cuánticos del DOE formado por investigadores de Berkeley Lab, Harvard, Argonne National Lab y UC Berkeley, centrado en «Algoritmos Cuánticos, Matemáticas y Herramientas de Compilación para Ciencias Químicas».
«La tradición de Berkeley Lab en la ciencia en equipo, así como su proximidad a UC Berkeley y Silicon Valley, lo convierten en un lugar ideal para trabajar en computación cuántica de extremo a extremo», dice Jonathan Carter, Subdirector de Berkeley Lab Computing Sciences. «Tenemos físicos y químicos en el laboratorio que están estudiando la ciencia fundamental de la mecánica cuántica, ingenieros para diseñar y fabricar procesadores cuánticos, así como científicos informáticos y matemáticos para asegurar que el hardware sea capaz de calcular efectivamente la ciencia del DOE».
Carter, Siddiqi y Lawrence Livermore National Laboratory’s Jonathan DuBois liderarán el proyecto de Testbed Simulation (AQuES) Advanced Quantum-Enabled Simulation del DOE.
Desafío de la coherencia cuántica
La clave para construir ordenadores cuánticos que resuelvan problemas científicos fuera del alcance de los ordenadores convencionales es la «coherencia cuántica». Este fenómeno permite esencialmente que los sistemas cuánticos almacenen mucha más información por bit que en las computadoras tradicionales.
En una computadora convencional, los circuitos de un procesador incluyen miles de millones de transistores, pequeños interruptores que se activan mediante señales electrónicas. Los dígitos 1 y 0 se utilizan en binario para reflejar los estados de encendido y apagado de un transistor. Esencialmente, así es como se almacena y procesa la información. Cuando los programadores escriben código de ordenador, un traductor lo transforma en instrucciones binarias (1s y 0s) que un procesador puede ejecutar.
A diferencia de un bit tradicional, un bit cuántico (cubit) puede adquirir propiedades mecánicas cuánticas algo contrarias a la intuición como el entrelazamiento y la superposición. El entrelazamiento cuántico ocurre cuando los pares o grupos de partículas interactúan de tal manera que el estado de cada partícula no puede ser descrito individualmente, sino que el estado debe ser descrito para el sistema como un todo. En otras palabras, las partículas entrelazadas actúan como una unidad. La superposición ocurre cuando una partícula existe en una combinación de dos estados cuánticos simultáneamente.
Por lo tanto, mientras que un bit de ordenador convencional codifica la información como 0 o 1, un cubit puede ser 0,1 o una superposición de estados (tanto 0 como 1 al mismo tiempo). La capacidad de un cubit para existir en múltiples estados significa que, por ejemplo, puede permitir el cálculo de las propiedades químicas y de materiales significativamente más rápido que los ordenadores tradicionales. Y si estos cubits se pueden enlazar o enredar en un ordenador cuántico, los problemas que no se pueden resolver hoy en día con los ordenadores convencionales podrían ser abordados.
Pero sigue siendo un reto conseguir cubits en este estado de coherencia cuántica, donde se pueden aprovechar las propiedades de mecánica cuántica y luego sacar el máximo provecho de ellas cuando están en este estado.
«La computación cuántica es como jugar un juego de ajedrez donde las piezas y el tablero están hechos de hielo. A medida que los jugadores se mueven alrededor de las piezas, los componentes se están derritiendo y mientras más movimientos realices, más rápido se derretirá el juego», dice Carter. «Los cubits pierden coherencia en muy poco tiempo, así que depende de nosotros encontrar el juego de movimientos más útil que podamos hacer.»
Carter señala que el enfoque de Berkeley Lab de codiseñar los procesadores cuánticos en estrecha colaboración con los investigadores que desarrollan algoritmos cuánticos, recopilando técnicas y herramientas de programación será extremadamente útil para responder a esta pregunta.
«Los enfoques computacionales son comunes en la mayoría de los proyectos científicos del Berkeley Lab. A medida que la Ley de Moore se está ralentizando, las nuevas arquitecturas, sistemas y técnicas informáticas se han convertido en una iniciativa prioritaria en Berkeley Lab «, dice Horst Simon, Director Adjunto de Berkeley Lab. «Reconocemos desde el principio cómo la simulación cuántica podría proporcionar un enfoque eficaz a algunos de los problemas computacionales más desafiantes en la ciencia, y me complace ver el reconocimiento de nuestra iniciativa de LDRD a través de esta primera financiación directa. La ciencia de la información cuántica se convertirá en un elemento cada vez más importante de nuestra empresa de investigación en muchas disciplinas».
Debido a que este campo todavía se encuentra en sus primeros días, hay muchos enfoques para construir una computadora cuántica. Los equipos liderados por el Laboratorio de Berkeley estarán investigando ordenadores cuánticos superconductores.
Para diseñar y fabricar la próxima generación de procesadores cuánticos, el equipo de AQuES aprovechará la instalación de circuitos superconductores en el Laboratorio de Nanoelectrónica Cuántica y Nanoelectrónica de UC Berkeley, al tiempo que incorporará la experiencia de los investigadores en las divisiones de Tecnología de Aceleradores y Física Aplicada, Ciencia de Materiales e Ingeniería del Laboratorio de Berkeley. Los equipos de investigación también utilizarán las capacidades únicas de dos instalaciones del DOE: la Molecular Foundry y el National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), ambos ubicados en el Berkeley Lab.
Ampliar en: EurekAlert!
Fujitsu ha anunciado el desarrollo del primer dispositivo de traducción de voz portátil y manos libres del mundo, adecuado para tareas en las que las manos de los usuarios están a menudo ocupadas, como en diagnósticos o tratamientos sanitarios.
En los últimos años, con el aumento del número de visitantes a Japón, cada vez más pacientes no japoneses acuden a los hospitales, lo que genera problemas de comunicación en varios idiomas. En 2016, los Laboratorios Fujitsu desarrollaron la tecnología de manos libres que reconoce las voces de las personas y la ubicación de los hablantes, y que cambia automáticamente al lenguaje apropiado sin manipulación física del dispositivo. Ese mismo año, también colaboró con el Hospital de la Universidad de Tokio y el Instituto Nacional de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (NICT) para llevar a cabo una prueba de campo de traducción multilingüe del habla en el ámbito médico utilizando tabletas estacionarias.
Basándose en los resultados, en Fujitsu Laboratories aprendieron que, como hay muchas situaciones en las que los proveedores de atención médica tienen las manos ocupadas, como cuando proporcionan atención en una sala de hospital, había una gran necesidad de un dispositivo de traducción de voz portátil que se pudiera utilizarse sin ser tocado físicamente.
Con el fin de ampliar la utilidad de la traducción multilingüe de voz, Fujitsu ha desarrollado el primer dispositivo de traducción de voz compacto, portátil y manos libres del mundo, desarrollando tecnología para diferenciar los altavoces que utilizan pequeños micrófonos omnidireccionales. Esto es posible gracias a una ingeniosa modificación de la forma del canal de sonido y a la mejora de la precisión de la tecnología de detección de voz, altamente resistente al ruido de fondo. Se espera que el uso de este dispositivo reduzca la carga sobre los proveedores de atención médica, cuyas manos a menudo se ven restringidas por otras tareas.
Fujitsu evaluará la eficacia de estos dispositivos de traducción recientemente desarrollados en situaciones sanitarias como parte de un ensayo clínico multilingüe de traducción del habla que se está llevando a cabo conjuntamente con Fujitsu Limited, el Hospital de la Universidad de Tokio y NICT, con los nuevos dispositivos desplegados en noviembre de 2017.
Tesla está desarrollando su propio procesador para inteligencia artificial, destinado a ser utilizado con sus sistemas de autocontrol, en asociación con AMD. Tesla tiene una relación ya existente con Nvidia, cuyas GPU alimentan su sistema de piloto automático, pero este nuevo chip interno podría reducir su dependencia del hardware de procesamiento de IA de terceros.
AMD ayudaría a Tesla con el desarrollo del chip. Aparentemente, el fabricante de autos eléctricos ya ha recibido las primeras muestras del prototipo de su procesador para probar, según el informe. La construcción de un chip específico diseñado enteramente para la conducción autónoma ayudaría a Tesla de varias maneras, incluyendo un mayor control sobre un aspecto clave de su propia cadena de suministro, y el aumento de la eficiencia general del sistema y el rendimiento.
Tesla ha afirmado que sus vehículos de la generación actual tienen todo el hardware y la capacidad de computación a bordo para lograr la autoconducción completa con una actualización de software en el futuro. Pero la compañía también está siempre iterando en su hardware, evitando las actualizaciones tradicionales de los fabricantes tradicionales de automóviles.
El departamento de pilotaje automático de Tesla está a cargo de Jim Keller, que anteriormente había pasado gran parte de su carrera en AMD, y luego en Apple, donde ayudó a diseñar los procesadores internos A4 y A5 de Apple. El papel clave de Keller en la compañía probablemente habría influido en el fabricante de automóviles para que se propusiera adquirir su propio diseño de procesador y alinear más estrechamente sus componentes de software de autocontrol y computación de hardware.
La empresa TimeKettle ha diseñado un auricular que traduce del chino hablado al inglés y viceversa en tiempo casi real. Habiendo creado un prototipo funcional (no es vaporware) el fabricante se dirige ahora a Kickstarter para recaudar el dinero para su primera tirada del gadget.
El dispositivo, o más bien los dispositivos, son bastante infalibles: abres la caja, te pones un auricular en el oído y le das el otro a la persona con la que quieres hablar. Se sincronizan automáticamente con una aplicación para teléfonos inteligentes y, a continuación, detectan qué idioma habla cada persona y la traducen a medida que hablan.
En pruebas, funcionó bastante bien – hay un retraso notable, pero el equipo está en proceso de optimización. Pero eso es prácticamente imposible de evitar en el estado actual de la traducción automática. Y en realidad, el problema es que puedes simplemente poner el dispositivo en tu oído y luego hacer contacto visual con tu pareja y chatear más o menos de forma normal. Eso es preferible a que los dos miren el teléfono juntos.
En este momento, el sistema es compatible con el chino y el inglés, pero nuevos idiomas pueden ser añadidos a través de una aplicación complementaria.
Se peude ver un vídeo del funcionamiento.