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Le innovazioni nei chip stanno diventando sempre più piccole e potenti
I chip dei computer sono il fondamento del nostro mondo digitale. Nessuno smartphone, nessun computer, nessuna automobile e nessun telecomando possono funzionare senza di essi. E un giorno non troppo lontano, probabilmente saranno impiantati anche nelle nostre teste.
L'intelligenza artificiale (IA), in particolare, sta alimentando la domanda di maggiore potenza di calcolo in formato compatto. I produttori di chip stanno raggiungendo i loro limiti fisici in questo processo. Startup e università europee stanno ricercando innovazioni nei chip per soddisfare questa crescente domanda di potenza di calcolo.
Nel 1971, l'azienda produttrice di chip Intel lanciò il primo microchip di successo commerciale, il "4004". All'epoca fu un successo sensazionale; oggi, tuttavia, il chip di calcolo di tre per quattro millimetri appare goffo. E soprattutto, sottodimensionato: conteneva solo 2.300 transistor, un numero inimmaginabile all'epoca, ridicolmente basso per gli standard odierni.
I transistor rimangono il cuore di ogni chip di computer. Minuscoli interruttori che commutano tra acceso e spento, tra zero e uno. Questi interruttori gettano le basi del nostro mondo digitale. Più transistor ci sono, più potente è il chip: e la domanda globale di potenza di calcolo e archiviazione dati sta esplodendo.
Per anni, l'industria dei chip si è preoccupata soprattutto di una domanda: quanti transistor in più possono essere inseriti in un singolo chip? Nel corso dei decenni, i transistor sono diventati sempre più piccoli, tanto che oggi sono costituiti solo da una manciata di atomi. Questi interruttori sono ora più sottili di un capello umano, più piccoli di un globulo rosso e dotati di chilometri di cavi. Un minuscolo interruttore – 500.000 volte più piccolo di un millimetro – che è diventato assolutamente indispensabile nella nostra vita quotidiana. Duecento milioni di transistor possono essere inseriti in un millimetro quadrato; su un singolo chip, addirittura decine di miliardi
Tuttavia, nel prossimo futuro, questo tentativo di ridurre la scienza dei semiconduttori raggiungerà il suo limite fisico.
Attualmente, utilizziamo tecnologie basate su chip come le CPU (Central Processing Unit) per computer e smartphone. La tecnologia alternativa delle GPU (Graphics Processing Unit), note anche come schede grafiche, è stata originariamente sviluppata per immagini, contenuti video e grafica 3D per schermi di computer. Il produttore di chip Nvidia si è fatto un nome con questi chip e sta attualmente cavalcando l'onda della domanda di chip per l'intelligenza artificiale. Queste schede grafiche hanno il vantaggio di essere in grado di eseguire attività parallele e gestire molte attività contemporaneamente, esattamente ciò di cui l'intelligenza artificiale ha bisogno per funzionare in modo efficiente.
Per l'intelligenza artificiale, i chip grafici si sono dimostrati la soluzione migliore attualmente disponibile; le GPU rappresentano l'opzione di ripiego per gli algoritmi di intelligenza artificiale. Questo perché al momento non esistono nuovi approcci ai chip di intelligenza artificiale. Ciò che esiste è una grande quantità di ricerca e innovazione. Sebbene ogni nanometro del chip sia già pieno di interruttori, c'è ancora spazio inutilizzato, soprattutto in termini di altezza. È su questo che sta lavorando Semron. La startup con sede a Dresda ha sviluppato chip che portano l'intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi finali come smartphone e cuffie. Ciò consente l'elaborazione locale dei dati sui dispositivi, il che è particolarmente vantaggioso per le informazioni sensibili. Tuttavia, affinché i chip siano sufficientemente potenti, devono essere il più possibile piccoli, compatti, convenienti ed efficienti dal punto di vista energetico
Il co-fondatore Aron Kirschen è ben consapevole che impilare semplicemente tre, quattro o persino cinque chip in un package non è sufficiente. Prestazioni cinque volte superiori, combinate con il costo di cinque chip, non servono a nulla quando è necessario un aumento di prestazioni di 1000 volte. Semron prevede invece di applicare più strati di chip durante il processo di produzione stesso. La loro tecnologia brevettata per semiconduttori, "CapRAM", consente l'elaborazione locale di modelli di intelligenza artificiale. Questa tecnologia funziona già con i chip di memoria, come quelli presenti negli smartphone. I nostri telefoni contengono fino a 200 strati di memoria. Tuttavia, questa tecnica si rivela più impegnativa per i processori, i componenti informatici di un chip. In primo luogo, i transistor non sono così facili da impilare. In secondo luogo, questo design richiede più energia e, a densità energetiche più elevate, il chip rischia di surriscaldarsi. Semron afferma di aver risolto questo problema. Ora il team si trova ad affrontare la sfida principale: convincere i produttori di chip a implementare il processo di produzione brevettato e a produrre i chip in grandi lotti. L'idea da sola, tuttavia, non basta a soddisfare la domanda sempre crescente di potenza di calcolo. I chip devono anche essere prodotti, e questo non avviene né in Germania né in Europa. È paragonabile alla rivoluzione industriale di 150 anni fa.
