Перспективы развития информационных технологий презентация

Содержание

Эмпирические экспоненциальные законы развития Закон Мура (1965) – удвоение числа транзисторов на схеме каждые 2 года Закон Хауса (1975) – удвоение производительности каждые 18 мес. Закон Гилдера (1994) – утроение совокупной

Слайд 1Перспективы развития информационных технологий
(ДНК-компьютеры, нанокомпьютеры, искусственные нейросети, квантовые компьютеры, «Компьютер

Земля»)

И. В. Артюхов


Слайд 2Эмпирические экспоненциальные законы развития
Закон Мура (1965) – удвоение числа транзисторов на схеме

каждые 2 года
Закон Хауса (1975) – удвоение производительности каждые 18 мес.
Закон Гилдера (1994) – утроение совокупной пропускной способности сетей каждый год


Слайд 3Закон Мура


Слайд 4Анонсированные достижения


Слайд 5Времена удвоения


Слайд 6Экспоненциальные законы и Сингулярность


Слайд 7Архитектура Фон-Ноймана


Слайд 8«Компьютер в клетке»


Слайд 9Реакция клетки на оксидативный стресс


Слайд 10Регуляция гена Р53


Слайд 11Регуляция цикла клеточного деления


Слайд 12ДНК – вычисления (Компьютер Адлемана)


Слайд 13Наномеханический компьютер (регистры)


Слайд 14Наномеханический компьютер (логический элемент «ИЛИ»)


Слайд 15Транзистор на углеродной нанотрубке


Слайд 16Нанотранзистор на вертикальной УНТ


Слайд 17MWNT Interconnects ?


CNT advantages:
Small diameter
High aspect ratio
Highly conductive along the axis
High

mechanical strength

Question: How to do this ?


Слайд 18Bottom-up Approach for CNT Interconnects
J. Li, Q. Ye, A. Cassell, H. T.

Ng, R. Stevens, J. Han, M. Meyyappan, Appl. Phys. Lett., 82(15), 2491 (2003)

Ti, Mo, Cr, Pt

Ni

At ~ 400 to 800° C


Слайд 19Транзистор на разветвляющейся нанаотрубке


Слайд 20Элемент памяти на УНТ (разработка MIT)


Слайд 21Транзистор на одной молекуле (Columbia University)


Слайд 22Графен


Слайд 23Дефекты в графене


Слайд 24Нейроны в коре головного мозга


Слайд 25Нейроны на микроэлектродах


Слайд 26Нейрон на подложке из нанотрубок


Слайд 27Система уравнений Ходжкина-Хаксли


Слайд 28Сеть из искусственных нейронов


Слайд 29
Four-level CNT Dentritic Neural Tree
• Neural tree with 14 symmetric Y-junctions
• Branching and

switching of signals at each junction similar to what happens in biological neural network
• Neural tree can be trained to perform complex switching and computing functions
• Not restricted to only electronic signals; possible to use acoustic, chemical or thermal signals



Слайд 30Квантовый процессор «Орион» фирмы D-Wave


Слайд 31Структура сети Интернет


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика