قانون مور و پیشگویی های فناوری!/آینده صنعت نیمه هادی ها چه خواهد شد؟

به گزارش خبرگزاری آنا دنیای فناوری های سخت افزاری در سال های اخیر به طرز چشمگیری پیشرفت کرده است. فناوری های مانند پردازنده های چند هسته ای کارت های گرافیک پیشرفته و دستگاه های ذخیره سازی سریع امکانات بی نظیری را برای کاربران فراهم کرده است. این پیشرفت ها به بهبود عملکرد سیستم ها کمک کرده و به توسعه بازی های ویدیویی نرم افزارهای مهندسی و حتی کاربردهای هوش مصنوعی سرعت بخشیده است. این تغییرات زندگی را راحت تر می کند و به خلق راهکارهای جدید و بهبود کارایی در صنایع مختلف می انجامد.

قانون مور که به افتخار گوردون مور(Gordon Moore) یکی از بنیان گذاران شرکت اینتل نام گذاری شده است روند تکاملی فناوری نیمه رساناها و افزایش قدرت محاسباتی کامپیوترها را برمی شمرد. این قانون می گوید که تعداد ترانزیستورها روی یک مداری یکسان هر دو سال تقریباً دو برابر می شود. این روند به طور مستقیم به افزایش کارایی و کاهش هزینه ها مرتبط است و ناخودآگاه باعث پیشرفت های اساسی در بسیاری از جنبه های فناوری شده است

.

این قانون در اواسط دهه ۱۹۶۰ پیش بینی هایی را در زمینه توسعه فناوری انجام داد و به یکی از الزامات اساسی مهندسان و محققان تبدیل شد. با ادامه این روند تولیدکنندگان قادر به تولید تراشه های قدرتمندتر و با حجم کمتری بودند که تأثیر قابل توجهی بر روی صنایع مختلف از کامپیوترهای شخصی گرفته تا فناوری های هوش مصنوعی داشته است. این پیشرفت ها نه تنها در بهبود عملکرد دستگاه ها مؤثر بود بلکه باعث کاهش قیمت محصولات الکترونیکی و افزایش دسترسی به آن ها برای مصرف کنندگان نیز گردید

.

با این حال در سال های اخیر برخی از چالش ها و محدودیت ها در پیاده سازی قانون مور مشاهده شده که ممکن است به آینده این قانون آسیب برساند. کاهش اندازه ترانزیستورها و مشکلات فنی مرتبط با دما و مصرف انرژی می تواند به کندی رشد قدرت محاسباتی منجر شود. به همین دلیل محققان و مهندسان به دنبال راهکارهای نوآورانه جدیدی هستند تا این روند را ادامه دهند و به محدودیت های فعلی غلبه کنند. در این راستا فناوری های نوین مانند کامپیوتر های کوانتومی و مواد جدید به عنوان گزینه های بالقوه برای تحقق پیشرفت های بیشتر ظاهر شده اند.

قانون مور در دنیای فناوری چه می گوید؟

قانون مور (Moore’s Law) یکی از مفاهیم اساسی در دنیای فناوری های محاسباتی و نیمه هادی است که تأثیر عمیقی بر صنعت الکترونیک و فناوری اطلاعات داشت. گوردون مور از بنیان گذاران شرکت اینتل مور مشاهده کرد که تعداد ترانزیستورها در یک تراشه تقریباً هر دو سال دو برابر می شود در حالی که هزینه تولید تراشه ها کاهش می یابد. این مشاهدات منجر به ایجاد یک قانون غیررسمی به نام قانون مور شد که از آن زمان به عنوان شاخصی برای سرعت پیشرفت فناوری شناخته می شود.

قانون مور تأثیر گسترده ای بر توسعه فناوری های محاسباتی داشت و یکی از عوامل اصلی در افزایش توان محاسباتی و کاهش هزینه های تولید تراشه ها بوده است. افزایش تعداد ترانزیستورها در تراشه ها به مهندسان امکان داده تا دستگاه های پیچیده تر و کارآمدتری را طراحی کنند. این پیشرفت ها به ارتقای چشم گیر عملکرد دستگاه های الکترونیکی کمک کرده و راه را برای توسعه نرم افزارهای پیشرفته و کاربردهای گسترده در حوزه های مختلف باز کرده است.

برای مثال قدرت پردازشی موجود در گوشی های هوشمند امروزی به حدی رسیده که می تواند از توان محاسباتی کامپیوترهای غول پیکر دهه ۱۹۷۰ بسیار فراتر باشد. به همین دلیل است که امروزه شاهد کاربردهای وسیعی از فناوری در زندگی روزمره از جمله در زمینه هایی مانند هوش مصنوعی یادگیری ماشینی و رایانش ابری هستیم.

چالش ها و محدودیت های قانون مور

با اینکه قانون مور طی چندین دهه پیش بینی های موفقی داشته است اما اخیراً با چالش های بزرگی مواجه شده است. کوچک سازی مداوم ترانزیستورها به مرزهای فیزیکی ماده رسیده است. ترانزیستورها به قدری کوچک شده اند که مشکلاتی نظیر افزایش گرما و کاهش بازدهی انرژی پدید آمده است. این چالش ها باعث شده که برخی از مهندسان و دانشمندان بگویند قانون مور به پایان خود نزدیک شده است.

برای مقابله با این مشکلات مهندسان و محققان به دنبال یافتن راهکارهای جدیدی هستند. یکی از این راهکارها استفاده از فناوری های پیشرفته تر مانند ترانزیستورهای سه بعدی که تراکم و قدرت پردازش تراشه ها را افزایش می دهد. علاوه بر این مواد نوآورانه مانند گرافین و نانولوله های کربنی به دلیل ویژگی های برتر خود در رسانایی و استحکام به عنوان جایگزین های احتمالی سیلیکون در تراشه ها مطرح شده اند.

آینده فناوری با وجود محدودیت ها

با وجود محدودیت های فیزیکی که کوچک سازی ترانزیستورها با آن ها مواجه است نوآوری در طراحی تراشه ها و رویکردهای محاسباتی جدید می تواند ادامه پیشرفت در صنعت محاسبات را تضمین کند. معماری های جدیدی مانند رایانش کوانتومی که از ویژگی های فیزیکی ذرات زیراتمی برای انجام محاسبات پیچیده استفاده می کنند و تراشه های مبتنی بر شبکه های عصبی که برای کاربردهای هوش مصنوعی بهینه شده اند از جمله مسیرهای پیش رو برای افزایش توان محاسباتی بدون اتکا به افزایش تعداد ترانزیستورها است.

 رایانش کوانتومی به دلیل توانایی آن در انجام محاسبات بسیار پیچیده در زمان کوتاه تر پتانسیل ایجاد تحول عظیم در حوزه های علمی و صنعتی را دارد. در عین حال تراشه های مبتنی بر شبکه های عصبی به دلیل طراحی خاص خود برای انجام وظایف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می توانند کاربردهایی مانند تشخیص تصاویر و پردازش زبان طبیعی را سریع تر و کارآمدتر انجام دهند.

به طور کلی اگرچه قانون مور در طول چند دهه یک راهنمای قوی برای پیشرفت فناوری بوده اما با توجه به چالش های فیزیکی موجود ادامه این روند نیازمند نوآوری های بیشتری در زمینه مواد معماری های تراشه و فناوری های جدید است.