Se ha creado el transistor más pequeño. Noticias gratuitas de la biblioteca técnica

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Creó el transistor más pequeño.

01.11.2016

Físicos de la Universidad de Berkeley en Estados Unidos han creado el primer transistor del mundo con una puerta de aproximadamente un nanómetro. Este es un orden de magnitud más pequeño que los transistores más pequeños que se usan hoy en día. Un artículo de científicos fue publicado en la revista Science, el sitio web de la universidad describe brevemente el desarrollo.

Los materiales para el transistor eran sulfuro de molibdeno y nanotubos de carbono, fue esta combinación la que hizo posible reducir radicalmente el tamaño de la puerta: es este elemento del dispositivo el que controla su conductividad. El diseño involucra tres capas: un sustrato de silicio, placas de dióxido de circonio con un nanotubo de carbono que pasa a través de ellas y una película delgada de disulfuro de molibdeno.

Debido a la mayor resistencia del disulfuro de molibdeno que del silicio, la puerta de incluso un solo nanotubo de carbono crea un fuerte campo eléctrico para evitar que los electrones "salten" de un extremo del transistor al otro utilizando túneles cuánticos.

"Hemos creado los transistores más pequeños hasta la fecha. El dispositivo de puerta nanométrica demuestra que la elección correcta de materiales permite una mayor reducción en el tamaño de la electrónica", dijo Ali Javey, miembro del equipo de investigación.

Es imposible usar estos transistores para la electrónica en este momento, ya que no existe tecnología para imprimirlos e incorporarlos en chips, pero esta es una tarea para el futuro.

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Contenido de alcohol de la cerveza caliente. 07.05.2024

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El ruido del tráfico retrasa el crecimiento de los polluelos 06.05.2024

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Se enseñará a los robots a seguir con mayor precisión el escenario deseado. 27.06.2019

Los científicos de la Universidad de Stanford han combinado dos formas diferentes de establecer objetivos para los robots. Este "centauro" resultó ser más efectivo que cada uno de los métodos por separado, tanto en simulaciones como en experimentos reales, según el sitio web de la universidad.

"En el futuro, tengo plena confianza en que habrá más sistemas autónomos en el mundo, y necesitarán cierta comprensión de lo que es bueno y lo que es malo", dijo Andy Palan, estudiante graduado en informática de la Universidad de Stanford y uno de los primeros autores de la obra.

El nuevo sistema de entrenamiento de robots combina un método de demostración con encuestas a los usuarios. El primer método implica que las personas le muestren al robot qué hacer, y en el segundo caso, responden preguntas sobre cómo quieren que se comporte el robot en una situación determinada: por ejemplo, al determinar la trayectoria de un automóvil autónomo.

Las demostraciones son informativas, pero pueden contener mucho contenido superfluo. Las preferencias, por otro lado, constituyen un máximo de un bit de información, pero son mucho más precisas, señalan los investigadores. Estos enfoques se complementan perfectamente, y es muy importante combinar de manera inteligente los datos provenientes de ambas fuentes.

El nuevo sistema combinacional comienza con una demostración del comportamiento del robot. Esto puede brindar mucha información a los robots autónomos y, a menudo, tienen dificultades para determinar qué partes de la demostración son importantes. Una persona tampoco siempre quiere que el robot se comporte de la misma manera que él. Entonces, estudios previos han demostrado que las personas quieren que los autos autónomos sean menos agresivos en la conducción de lo que son.

El experimento mostró que el 80% de las personas estaban más dispuestas a utilizar el método combinado. Sin embargo, también hubo dificultades. Estas personas informaron que no siempre podían entender las preguntas que les hacía el robot. A veces se les pedía que eligieran entre dos escenarios que parecían iguales o que no eran relevantes para la tarea. Este es un problema común en el aprendizaje basado en preferencias. Los investigadores esperan abordar esta deficiencia con encuestas más simples que también brinden tiempos de respuesta más rápidos.

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