วัสดุที่ลื่นเป็นพิเศษซึ่งสามารถสร้างประจุบนพื้นผิวได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อได้รับแสงสว่างสามารถปูทางไปสู่วัสดุประสานผิวหน้าและไมโครฟลูอิดิกส์รุ่นต่อไปได้ วัสดุใหม่นี้เป็นส่วนผสมของโคพอลิเมอร์ อนุภาคโลหะเหลวขนาดเล็ก และโครงสร้างจุลภาคที่ดักจับสารหล่อลื่น และผู้พัฒนากล่าวว่าสามารถใช้งานในอุปกรณ์ห้องปฏิบัติการบนชิป การวินิจฉัยทางชีวภาพ และการวิเคราะห์ทางเคมี
พื้นผิวที่มี
รูพรุนผสมสารหล่อลื่น (SLIPS) มีความลื่น แสดงให้เห็นถึงคุณสมบัติที่ดีสำหรับอุปกรณ์ที่ทำความสะอาดตัวเอง ป้องกันน้ำแข็งเกาะ และสามารถต้านทาน “การเปรอะเปื้อน” โดยจุลินทรีย์ที่อาจสะสมบนโครงสร้าง เช่น ตัวเรือหรือชิปไมโครฟลูอิดิก น้ำมันหล่อลื่นดังกล่าวมีข้อเสียอย่างไรก็ตาม
อย่างแรก พวกมันทำหน้าที่เป็นหน้าจอทางกายภาพสำหรับวัสดุที่อยู่ข้างใต้ ดังนั้นมันจึงปกปิดคุณสมบัติที่ต้องการ (เช่น ประจุที่พื้นผิว) ที่อาจมี การคัดกรองดังกล่าวไม่ดีสำหรับการใช้งานที่ต้องจัดการและขนส่งละอองและของเหลวผ่านพื้นผิวลื่นในลักษณะควบคุมความสามารถในการฟื้นฟูประจุที่แข็งแกร่ง
นักวิจัยที่นำโดยXuemin Duจากสถาบันเทคโนโลยีขั้นสูงเซินเจิ้น ,ได้พัฒนาวัสดุที่ลื่นซึ่งไม่ได้รับผลกระทบจากการคัดกรองเหล่านี้ พื้นผิวลื่นที่มีประจุไฟฟ้าเหนี่ยวนำด้วยแสง (LICS) แบบใหม่นี้ประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 3 ส่วน ได้แก่ อนุภาคโลหะเหลว Ga-In ขนาดไมโครสำหรับเปลี่ยนแสงที่ดูดกลืน
ให้เป็นความร้อนในพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โพลีเมอร์ สำหรับพฤติกรรมของเฟอร์โรอิเล็กทริกที่ยอดเยี่ยม และโครงสร้างจุลภาคที่เคลือบด้วยชั้นอนุภาคนาโน SiO 2 ที่ไม่ชอบน้ำ เพื่อดักจับน้ำมันหล่อลื่นในชุดการทดลองที่มีรายละเอียดอยู่ทีมงานใช้แสงเพื่อควบคุมการเคลื่อนที่ของหยด
ที่วางไว้บน LICS ใหม่ โดยเคลื่อนที่ด้วยความเร็วสูงถึงประมาณ 18.8 มม. /วินาที และในระยะทางไกลได้สูงสุดประมาณ 100 มม. ละอองเหล่านี้ซึ่งอาจเป็นได้ทั้งแบบจุลทรรศน์หรือแบบมหภาค (ปริมาณอยู่ระหว่าง 10 -3 ถึง 1.5 x 10 3 µL ) ยังสามารถปีนขึ้นบนพื้นผิวที่เรียบหรือโค้งได้ด้วยการชาร์จ
ซึ่งเป็นสิ่ง
ที่ไม่สามารถทำได้สำหรับ ในปัจจุบัน .สามารถเข้าถึงอย่างรวดเร็วสูงถึง 1280 พิโกคูลอมบ์ต่อตารางมิลลิเมตรในเวลา 0.5 วินาทีเมื่อสัมผัสกับแสงสว่าง” Du อธิบาย “ความสามารถในการสร้างประจุใหม่ที่แข็งแกร่งนั้นไม่แสดงการสลายตัวที่ชัดเจนแม้หลังจากสัมผัสกับการฉายรังสีใกล้อินฟราเรดแบบอิมพัลส์
ทีมงานกล่าวว่า LICS สามารถใช้เพื่อสร้างหุ่นยนต์ที่ใช้หยดบังคับทิศทางได้และสำหรับทำปฏิกิริยาเคมี นอกจากนี้ยังสามารถรวมเข้ากับชิปไมโครฟลูอิดิกแบบไม่ใช้ปั๊ม ช่วยให้สามารถวินิจฉัยและวิเคราะห์ทางชีวภาพได้อย่างน่าเชื่อถือในการออกแบบแบบปิด ขณะนี้นักวิจัยวางแผนที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ
ของโหนดคอมพิวเตอร์ 1,000 โหนด (จุดข้อมูล) โดยไม่มี ECC กว่าหนึ่งปีพวกเขาตรวจพบข้อผิดพลาดของหน่วยความจำ 55,000 รายการ “เราสังเกตเห็นข้อผิดพลาดบิตเดียวจำนวนมาก ซึ่งเป็นไปตามคาด นอกจากนี้ เรายังสังเกตเห็นข้อผิดพลาดที่เป็นเลขสองหลักหลายรายการ รวมถึงข้อผิดพลาดหลายบิต
และในอวกาศควรจะมีในเดือนมิถุนายนกล่าวว่า ยังคงมีอุปสรรคอยู่หลายประการ เช่น การเพิ่มความหนาแน่นของการกระตุ้นและลดอุณหภูมิ ทำให้พวกเขาถูกแยกส่วนมากพอที่จะไปถึงความเสื่อมของควอนตัม นักวิจัยของ Berkeley ยังวางแผนที่จะศึกษาการควบคุมหยดต่อไป10,000 รอบ หรือแม้กระทั่งแช่
ในน้ำมัน
ซิลิโคนเป็นเวลาหกเดือน”เร่งการทดสอบการใช้หน่วยประมวลผลกราฟิกเชิงพาณิชย์ (GPU) ที่เพิ่มขึ้นในการประมวลผลประสิทธิภาพสูงเป็นอีกปัญหาหนึ่งที่ทำให้ Rech กังวล วงจรอิเล็กทรอนิกส์พิเศษเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาให้ประมวลผลและสร้างภาพได้อย่างรวดเร็ว เมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อ 10 ปีที่แล้ว
พวกมันถูกใช้เพื่อการเล่นเกมเท่านั้น จึงไม่ได้รับการพิจารณาสำหรับการทดสอบ Rech กล่าว แต่ตอนนี้อุปกรณ์ที่ใช้พลังงานต่ำและประสิทธิภาพสูงแบบเดียวกันนี้กำลังถูกใช้ในซูเปอร์คอมพิวเตอร์และในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง ดังนั้น “คุณกำลังย้ายเข้าไปในพื้นที่ที่ความล้มเหลวกลายเป็นวิกฤต”
ฟรอสต์กล่าวเสริมคิดค้นวิธีการทดสอบอัตราความล้มเหลวของ GPU ที่ผลิตโดยบริษัทต่างๆ เช่น ที่ใช้ในรถยนต์ไร้คนขับ พวกเขาทำการทดสอบในลักษณะนี้มาตลอดทศวรรษที่ผ่านมา และได้คิดค้นวิธีการเพื่อให้อุปกรณ์สัมผัสกับการฉายรังสีนิวตรอนในระดับสูงในขณะที่เรียกใช้แอปพลิเคชันด้วยผลลัพธ์
แน่นอนว่าในการทดลองเหล่านี้ การเปิดรับนิวตรอนจะสูงกว่ารังสีคอสมิกมาก ความจริงแล้ว ประมาณ 1.5 พันล้านเท่าที่คุณจะได้รับที่ระดับพื้นดิน ซึ่งเท่ากับประมาณ 13 นิวตรอน cm –2ชม. –1 “นั่นทำให้เราสามารถทำการทดสอบแบบเร่งความเร็วได้ ราวกับว่าอุปกรณ์อยู่ในสภาพแวดล้อมจริงเป็นเวลา
หลายแสนปี” ฟรอสต์อธิบาย การทดลองของพวกเขาพยายามทำซ้ำข้อผิดพลาด 100 ครั้งต่อชั่วโมง และจากนิวตรอนฟลักซ์ที่ทราบ สามารถคำนวณได้ว่าอัตราข้อผิดพลาดใดที่จะเป็นตัวแทนในโลกแห่งความเป็นจริง ข้อสรุปของพวกเขา: GPU โดยเฉลี่ยจะพบข้อผิดพลาดหนึ่งครั้งทุกๆ 3.2 ปี
สิ่งนี้ดูเหมือนน้อย แต่อย่างที่ Frost ชี้ว่า “หากคุณปรับใช้เป็นจำนวนมาก เช่น ในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ อาจมีหลายพันเครื่อง หรือหากคุณติดตั้งในระบบที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัย แสดงว่ามีประสิทธิภาพไม่ดีพอ ” ด้วยอัตราข้อผิดพลาดนี้ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีอุปกรณ์ 1,800 เครื่องจะพบข้อผิดพลาดทุกๆ
15 ชั่วโมง เมื่อพูดถึงรถยนต์ มีรถยนต์ประมาณ 268 ล้านคันในสหภาพยุโรป และประมาณ 4% หรือ 10 ล้านคันบนท้องถนน ณ เวลาใดเวลาหนึ่ง จะเกิดข้อผิดพลาด 380 ครั้งต่อชั่วโมง ซึ่งเป็นเรื่องที่น่ากังวล
ขนาดใหญ่การเพิ่มขนาดของซูเปอร์คอมพิวเตอร์อย่างต่อเนื่องมีแนวโน้มที่จะทำให้ปัญหารุนแรงขึ้นในทศวรรษหน้า “มันเป็นเรื่องของขนาด” พร้อมเสริมว่าในขณะที่ Cray-1 ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เครื่องแรก
แนะนำ ufaslot888g
