Naar inhoud gaan
Robothand die typt op een toetsenbord

Zes verrassende innovaties voor de toekomst van computing

Door Dan Wellers, Fawn Fitter | leestijd 5 minuten

Naarmate transistors op basis van siliconen zo klein worden dat ze botsen met de wetten van de natuurkunde, kunnen de fabricagetechnieken het niet meer bijbenen. De bovengrenzen van de wet van Moore komen dus in zicht. Deze wet stelt dat het aantal transistors op een microprocessor (en dus de rekenkracht) elke twee jaar kan verdubbelen. Maar betekent dat dat het tijdperk van exponentiële technologische veranderingen op het punt staat tot stilstand te komen?

Absoluut niet.

 

De wet van Moore is nooit een onveranderlijke waarheid geweest, zoals de zwaartekracht of het behoud van energie. Het was meer een selffulfilling prophecy: er werden verwachtingen gewekt waaraan chipmakers moesten voldoen, en dat deden ze ook. Dat hielp de onverzadigbare honger van de wereld naar steeds meer rekencapaciteit te stillen, en die vraag verdwijnt niet alleen omdat we nu het maximale hebben gehaald uit microprocessoren op basis van siliconen. Nu is het dus zaak om nieuwe manieren te onderzoeken om meer kracht in steeds kleinere ruimten te krijgen.

Wilt u een snel overzicht?

Lees "The Future of Computing: Post-Silicon Computing".

De toekomst van computing wordt gevormd door transistors die zijn gemaakt van andere materialen dan siliconen. Dit wordt versterkt door benaderingen die niets te maken hebben met transistorsnelheid, zoals software voor deep learning en de mogelijkheid om overtollige rekenkracht te crowdsourcen om een soort van gedistribueerde supercomputers te creëren. Zelfs computing zelf kan opnieuw worden gedefinieerd.

Hier volgen enkele oriëntatiepunten voor de nieuwe grenzen van computing:

  • Grafeentransistors: grafeen – één koolstofatoom dik en beter geleidend dan enig ander materiaal voor zover bekend (zie The Super Materials Revolution) – kan worden opgerold tot kleine buizen en gecombineerd met andere 2D-materialen om elektronen sneller, in minder ruimte en met minder energie te verplaatsen dan zelfs de kleinste siliconentransistorTot voor kort was de productie van nanobuisjes echter te rommelig en te foutgevoelig om commercieel haalbaar te zijn. In 2019 ontwikkelde een team van MIT-onderzoekers echter een proces voor het creëren van een 16-bits microprocessor van koolstofnanobuisjes die met succes een reeks instructies uitvoerde om een bericht af te drukken dat begon met "Hello, World!" Het proces elimineerde voldoende fouten in de nanobuisjes zodat het in minder dan vijf jaar van het laboratorium in de fabriek terechtkwam.
  • Quantumcomputing: zelfs de krachtigste conventionele computer kan alleen een één of een nul aan elke bit toewijzen. Quantumcomputing daarentegen maakt gebruik van kwantumbits, of qubits, die een nul kunnen zijn, een één, beide tegelijk, of een punt ertussen, en dat allemaal tegelijk. (Ja, het is moeilijk te bevatten, maar bekijk de verrassend begrijpelijke uitleg van WIRED hier.) De huidige kwantumcomputers zijn nog veelal onbetrouwbaar, maar in de komende 10 of 20 jaar kunnen ze ons helpen bij het ontwerpen van nieuwe materialen en chemische verbindingen en het ontwikkelen van niet te hacken communicatiekanalen om alles te beschermen, van financiële transacties tot troepenbewegingen.
  • DNA-dataopslag: converteer data naar base 4 en u kunt deze coderen op synthetische DNA. Waarom zouden we dat willen doen? Simpel: we weten al hoe we DNA moeten sequencen (lezen), synthetiseren (schrijven naar) en kopiëren. Een klein beetje daarvan slaat een heleboel informatie op; sommige onderzoekers denken dat we een jaar lang in de totale dataopslagbehoefte van de wereld kunnen voorzien met een kubieke meter E. coli-DNA in poedervorm. En het is opmerkelijk stabiel, zoals werd bewezen door wetenschappers die met succes een stukje bot hebben gebruikt om het genoom te reconstrueren van een holenbeer die 300.000 jaar geleden stierf. Op DNA gebaseerde dataopslag als een service (omdat u waarschijnlijk niet gaat investeren in bewerkingstools voor uw eigen genen) is mogelijk nog maar een paar jaar weg.
  • Neuromorfische technologie: het doel van deze technologie is om een computer te creëren die de architectuur van het menselijk brein nabootst om het menselijke niveau van probleemoplossing – en misschien op den duur zelfs cognitie – te bereiken. Daarbij is honderdduizenden keren minder energie nodig dan bij een traditionele transistor. We zijn er nog niet, maar begin 2020 rolde Intel een nieuwe server uit op basis van neuromorfische chips waarvan beweerd wordt dat deze ongeveer dezelfde neurale capaciteit heeft als de hersenen van een klein zoogdier. Tot voor kort zou dit nog sciencefiction zijn geweest, maar een internationaal team van onderzoekers is erin geslaagd kunstmatige en biologische neuronen met elkaar te verbinden en die te laten communiceren als een biologisch zenuwstelsel, maar dan een dat gebruikmaakt van internetprotocollen.
  • Optische computing: de mogelijkheid om met behulp van fotonen berekeningen uit te voeren. Dat wil zeggen door data toe te wijzen op lichtintensiteitsniveaus en vervolgens de lichtintensiteit te variëren om berekeningen uit te voeren. Dit staat nog in de kinderschoenen, maar kan zeer efficiënte, energiezuinige verwerking en datatransmissie mogelijk maken. Optische computing op nanoschaal zou mogelijk zijn met de letterlijke snelheid van het licht.
  • Distributed computing: elke computer die in de slaapmodus draait of niet op volle capaciteit werkt, heeft rekencycli die voor andere zaken kunnen worden gebruikt. Door een client die op de achtergrond wordt uitgevoerd, kan die computer werklast downloaden van een externe server, berekeningen lokaal uitvoeren en de resultaten uploaden naar de server. De huidige apex van dit gedistribueerde model is Folding@home; eiwitmoleculen worden gemodelleerd om geneesmiddelen te vinden voor ziekten als Alzheimer, kanker en COVID-19. Het project telt nu bijna 750.000 deelnemers en een collectieve 1,5 exaflops kracht – dat wil zeggen, de mogelijkheid om een triljoen berekeningen per seconde uit te voeren. Dat is 75% van de verwachte snelheid van de supercomputer El Capitan, die naar verwachting in 2023 de snelste ter wereld zal zijn.

We naderen misschien de grenzen van wat siliconenchips kunnen doen, maar de technologie zelf wordt nog steeds sneller. Dit blijft waarschijnlijk de drijvende kracht in het moderne leven. De invloed van deze technologie zal alleen maar toenemen naarmate nieuwe computertechnologieën robotica, kunstmatige intelligentie, machine-to-human-interfaces, nanotechnologie en andere grootse ontwikkelingen voorbij de huidige grenzen duwen van wat normaal is.

 

Kortom, de exponentiële groei van computing kan waarschijnlijk niet eeuwig doorgaan, maar het einde ervan ligt veel verder in de toekomst dan we misschien denken.

Naarmate transistors op basis van siliconen zo klein worden dat ze botsen met de wetten van de natuurkunde, kunnen de fabricagetechnieken het niet meer bijbenen. De bovengrenzen van de wet van Moore komen dus in zicht. Deze wet stelt dat het aantal transistors op een microprocessor (en dus de rekenkracht) elke twee jaar kan verdubbelen. Maar betekent dat dat het tijdperk van exponentiële technologische veranderingen op het punt staat tot stilstand te komen?

Absoluut niet.

 

De wet van Moore is nooit een onveranderlijke waarheid geweest, zoals de zwaartekracht of het behoud van energie. Het was meer een selffulfilling prophecy: er werden verwachtingen gewekt waaraan chipmakers moesten voldoen, en dat deden ze ook. Dat hielp de onverzadigbare honger van de wereld naar steeds meer rekencapaciteit te stillen, en die vraag verdwijnt niet alleen omdat we nu het maximale hebben gehaald uit microprocessoren op basis van siliconen. Nu is het dus zaak om nieuwe manieren te onderzoeken om meer kracht in steeds kleinere ruimten te krijgen.

Wilt u een snel overzicht?

Lees "The Future of Computing: Post-Silicon Computing".

De toekomst van computing wordt gevormd door transistors die zijn gemaakt van andere materialen dan siliconen. Dit wordt versterkt door benaderingen die niets te maken hebben met transistorsnelheid, zoals software voor deep learning en de mogelijkheid om overtollige rekenkracht te crowdsourcen om een soort van gedistribueerde supercomputers te creëren. Zelfs computing zelf kan opnieuw worden gedefinieerd.

Hier volgen enkele oriëntatiepunten voor de nieuwe grenzen van computing:

  • Grafeentransistors: grafeen – één koolstofatoom dik en beter geleidend dan enig ander materiaal voor zover bekend (zie The Super Materials Revolution) – kan worden opgerold tot kleine buizen en gecombineerd met andere 2D-materialen om elektronen sneller, in minder ruimte en met minder energie te verplaatsen dan zelfs de kleinste siliconentransistorTot voor kort was de productie van nanobuisjes echter te rommelig en te foutgevoelig om commercieel haalbaar te zijn. In 2019 ontwikkelde een team van MIT-onderzoekers echter een proces voor het creëren van een 16-bits microprocessor van koolstofnanobuisjes die met succes een reeks instructies uitvoerde om een bericht af te drukken dat begon met "Hello, World!" Het proces elimineerde voldoende fouten in de nanobuisjes zodat het in minder dan vijf jaar van het laboratorium in de fabriek terechtkwam.
  • Quantumcomputing: zelfs de krachtigste conventionele computer kan alleen een één of een nul aan elke bit toewijzen. Quantumcomputing daarentegen maakt gebruik van kwantumbits, of qubits, die een nul kunnen zijn, een één, beide tegelijk, of een punt ertussen, en dat allemaal tegelijk. (Ja, het is moeilijk te bevatten, maar bekijk de verrassend begrijpelijke uitleg van WIRED hier.) De huidige kwantumcomputers zijn nog veelal onbetrouwbaar, maar in de komende 10 of 20 jaar kunnen ze ons helpen bij het ontwerpen van nieuwe materialen en chemische verbindingen en het ontwikkelen van niet te hacken communicatiekanalen om alles te beschermen, van financiële transacties tot troepenbewegingen.
  • DNA-dataopslag: converteer data naar base 4 en u kunt deze coderen op synthetische DNA. Waarom zouden we dat willen doen? Simpel: we weten al hoe we DNA moeten sequencen (lezen), synthetiseren (schrijven naar) en kopiëren. Een klein beetje daarvan slaat een heleboel informatie op; sommige onderzoekers denken dat we een jaar lang in de totale dataopslagbehoefte van de wereld kunnen voorzien met een kubieke meter E. coli-DNA in poedervorm. En het is opmerkelijk stabiel, zoals werd bewezen door wetenschappers die met succes een stukje bot hebben gebruikt om het genoom te reconstrueren van een holenbeer die 300.000 jaar geleden stierf. Op DNA gebaseerde dataopslag als een service (omdat u waarschijnlijk niet gaat investeren in bewerkingstools voor uw eigen genen) is mogelijk nog maar een paar jaar weg.
  • Neuromorfische technologie: het doel van deze technologie is om een computer te creëren die de architectuur van het menselijk brein nabootst om het menselijke niveau van probleemoplossing – en misschien op den duur zelfs cognitie – te bereiken. Daarbij is honderdduizenden keren minder energie nodig dan bij een traditionele transistor. We zijn er nog niet, maar begin 2020 rolde Intel een nieuwe server uit op basis van neuromorfische chips waarvan beweerd wordt dat deze ongeveer dezelfde neurale capaciteit heeft als de hersenen van een klein zoogdier. Tot voor kort zou dit nog sciencefiction zijn geweest, maar een internationaal team van onderzoekers is erin geslaagd kunstmatige en biologische neuronen met elkaar te verbinden en die te laten communiceren als een biologisch zenuwstelsel, maar dan een dat gebruikmaakt van internetprotocollen.
  • Optische computing: de mogelijkheid om met behulp van fotonen berekeningen uit te voeren. Dat wil zeggen door data toe te wijzen op lichtintensiteitsniveaus en vervolgens de lichtintensiteit te variëren om berekeningen uit te voeren. Dit staat nog in de kinderschoenen, maar kan zeer efficiënte, energiezuinige verwerking en datatransmissie mogelijk maken. Optische computing op nanoschaal zou mogelijk zijn met de letterlijke snelheid van het licht.
  • Distributed computing: elke computer die in de slaapmodus draait of niet op volle capaciteit werkt, heeft rekencycli die voor andere zaken kunnen worden gebruikt. Door een client die op de achtergrond wordt uitgevoerd, kan die computer werklast downloaden van een externe server, berekeningen lokaal uitvoeren en de resultaten uploaden naar de server. De huidige apex van dit gedistribueerde model is Folding@home; eiwitmoleculen worden gemodelleerd om geneesmiddelen te vinden voor ziekten als Alzheimer, kanker en COVID-19. Het project telt nu bijna 750.000 deelnemers en een collectieve 1,5 exaflops kracht – dat wil zeggen, de mogelijkheid om een triljoen berekeningen per seconde uit te voeren. Dat is 75% van de verwachte snelheid van de supercomputer El Capitan, die naar verwachting in 2023 de snelste ter wereld zal zijn.

We naderen misschien de grenzen van wat siliconenchips kunnen doen, maar de technologie zelf wordt nog steeds sneller. Dit blijft waarschijnlijk de drijvende kracht in het moderne leven. De invloed van deze technologie zal alleen maar toenemen naarmate nieuwe computertechnologieën robotica, kunstmatige intelligentie, machine-to-human-interfaces, nanotechnologie en andere grootse ontwikkelingen voorbij de huidige grenzen duwen van wat normaal is.

 

Kortom, de exponentiële groei van computing kan waarschijnlijk niet eeuwig doorgaan, maar het einde ervan ligt veel verder in de toekomst dan we misschien denken.

Over de auteurs

Dan Wellers
is de Digital Futures Global Lead en Senior Analyst van het SAP Insights onderzoekscentrum.

Fawn Fitter
schrijft over het snijvlak van business en technologie.

Dan Wellers
is de Digital Futures Global Lead en Senior Analyst van het SAP Insights onderzoekscentrum.

Fawn Fitter
schrijft over het snijvlak van business en technologie.

SAP Insights nieuwsbrief

Meld je vandaag nog aan

Meld je aan voor onze nieuwsbrief en krijg belangrijke inzichten.

Meld je vandaag nog aan

Meld je aan voor onze nieuwsbrief en krijg belangrijke inzichten.

Meer lezen

Terug naar boven