Ce este “Internetul lucrurilor”?

internet-of-things-2Imagine luată din [1].

“Internetul lucrurilor (IoT)” devine un subiect de conversație tot mai întâlnit atât la locul de muncă cât și în afara acestuia. Este un concept care are nu numai potențialul de a influența modul în care trăim, dar și felul în care lucrăm. Dar ce  este mai exact acest “Internet la lucrurilor” și ce impact va avea asupra noastră? Există o oarecare complexitate în jurul acestui concept dar să rămânem la lucrurile elementare. Să începem cu înțelegerea câtorva noţiuni.

Internetul în bandă largă a devenit tot mai disponibil, costul de conectare este în scădere, majoritatea dispozitivelor noi au capabilități Wi-Fi și senzori încorporați, costurile tehnologice scad, iar vânzările telefoanelor inteligente sunt covârșitoare. Toate acestea reprezintă o “furtună perfectă” pentru “Internetul lucrurilor”.

Așadar, ce este “Internetul lucrurilor”?

Pe scurt, acesta  reprezintă conceptul de conectare a oricărui dispozitiv la Internet și/sau conectarea mai multor dispozitive între ele. Include totul, de la telefoane mobile, aparate de cafea, mașini de spălat, dispozitive sau haine inteligente și aproape orice altceva la care ne putem gândi. Se aplică și componentelor mașinilor, sau motorului unui avion cu reacție sau unei instalații de foraj de petrol. Se consideră că până în 2020 vor exista peste 26 de miliarde de dispozitive conectate.  O mulțime de conexiuni (unii chiar estimează ca acest număr să fie mult mai mare, de peste 100 de miliarde). “Internetul lucrurilor” este o rețea  gigantică de  “lucruri” conectate (care include și oameni). Legăturile vor fi oameni-oameni, oameni-lucruri, și lucruri-lucruri.

Ce impact va avea asupra noastră?

Noua regulă pentru viitor va fi, “Orice lucru care poate fi conectat la internet, va fi conectat.” Dar, de ce am dori să fie atât de multe dispozitive conectate, interacționând unul cu altul? Există mai multe exemple a ceea ce ar putea însemna acest lucru sau care ar putea fi potențialele avantaje. Un exemplu, ne aflăm pe drum spre o întâlnire, mașina ar putea avea acces la calendarul nostru și cunosc deja cel mai bun traseu, în cazul în care drumul este aglomerat, ar putea trimite un mesaj text persoanei cu care urmează să ne întâlnim, notificând-o că vom întârzia. Cum ar fi dacă ceasul ne trezește la 6 de dimineață și apoi anunță cafetiera să începă prepararea cafelei? Sau dacă imprimanta știe când se va termina tonerul sau hârtia și va face comandă automat? Sau poate dispozitivul portabil utilizat la locul de muncă ar putea spune când și unde am fost cei mai productivi și împarte aceste informații cu alte dispozitive pe care le-am utilizat în timp ce lucrăm?

Pe o scară mai largă, “Internetul lucrurilor” poate fi aplicat la rețelele de transport: “orașe inteligente” care ne pot ajuta să reduce cantitatea de noxe și de a îmbunătăți eficiența cum ar fi consumul de energie. Toate acestea ne ajută să înțelegem și să îmbunătățim modul în care lucrăm și trăim.

libelium_smart_world_infographic_950px

Imagine luată din [1].

Realitatea este că posibilitățile și conexiunile pot fi practic nelimitate, la multe dintre le nici măcar nu ne putem gândi sau înțelege impactul lor pe deplin în acest moment. Nu este greu de înțeles de ce IoT este un subiect fierbinte astăzi, se deschid o mulțime de oportunități dar și multe provocări. Siguranța este o mare problemă. Cu miliarde de dispozitive conectate, ce pot face oamenii pentru a se asigura că informațiile lor sunt în siguranță? Va fi cineva capabil să pătrundă într-unul dintre dispozitivele mai puțin securizate și apoi să obțină accesul la întreaga noastră rețea? Urmează apoi problema schimbului de date private. Acesta este un alt subiect fierbinte și astăzi, astfel încât ne putem imagina cum va escalada atunci când vom avea miliarde de dispozitive conectate. Multe companii în întrega lume lucrează pentru a rezolva aceaste probleme. Companiile au nevoie să găsească o modalitate de a stoca, urmări, analiza și înțelege un volum atât de mare de date care vor fi generate.

Ce va urma?

Conversații despre IoT au loc peste tot în lume, încercând să înțelegem impactul pe care acesta îl va avea  asupra vieții noastre. De asemenea, încercăm să înțelegem care vor fi oportunitățile dar și provocările cu care ne vom confrunta atunci când tot mai multe dispozitive se vor alătura IoT. Pentru moment cel mai bun lucru pe care îl putem face este să ne informăm cu privire la ceea ce este IoT și cum ne poate influența modul în care lucrăm și trăim.

Material adaptat după [1].

Referințe:

[1] Forbes.com 

[2] Libelium.com  

 

Învăţarea automatizată accelerează descoperirea de noi materiale

im1

Imagine luată din [1].

Recent, s-a demonstrat că o strategie de cercetare adaptativă bazată pe informatică şi strâns cuplată cu partea experimentală, poate accelera descoperirea de noi materiale cu proprietăți specifice, potrivit unui articol publicat în revista științifică Nature Communications [1].

“Ceea ce am făcut arată că, începând cu un set de date relativ mic de la experimente bine controlate, este posibil să ghidăm iterativ experimentele ulterioare spre găsirea materialului țintă”, a declarat Turab Lookman, fizician și cercetător în știința materialelor în grupul de Fizica Materiei Condensate și Sisteme Complexe de la Los Alamos National Laboratory. Lookman este cercetătorul principal al proiectului de cercetare.

“Găsirea de noi materiale a fost, în mod tradițional, ghidată de intuiție și de încercare-și-eroare (trial-and-error)”, a spus Lookman, conducătorul acestui proiect de cercetare. “Dar odată cu creșterea complexității chimice, posibilitățile de combinare devin prea multe pentru ca abordările de tip încercare-și-eroare să fie practice”.

Pentru a rezolva acestă problemă, Lookman împreună cu colegii săi de la Los Alamos și State Key Laboratory for Mechanical Behavior of Materials din China, au folosit machine learning pentru a accelera procesul. Ei au dezvoltat un model care utilizează inferenţa statistică pentru a ghida iterativ următoarele experimente care urmează să fie efectuate în căutarea unui aliaj cu memoria formei și cu disipare termică foarte mică. Astfel de aliaje sunt critice pentru îmbunătățirea rezistenței materialelor în aplicații de inginerie.

im2

Imagine luată din [1].

“Scopul este de a reduce la jumătate timpul și costul introducerii de noi materiale pe piață”, a spus Lookman. “Ceea ce am demonstrat este un model de învăţare automatizată (machine learning) bazat pe date, care poate duce la descoperirea de noi materiale cu proprietăți direcționate, mult mai rapid decât înainte”. Lucrarea a folosit resursele de supercomputing din cadrul Los Alamos.

Deși inițiativa Materials Genome, care a fost emisă de Oficiul pentru Știință și Tehnologie al Casei Albe în 2011, a catalizat interesul pentru descoperirea accelerată de materiale, acest studiu este unul dintre primele care demonstrează modul în care într-un cadru informatic se poate ajunge la descoperirea de noi materiale.

O mare parte din efortul depus în acest proiect s-a concentrat pe generarea și filtrarea bazelor de date formate prin rularea a mii de calcule de mecanică cuantică. Cu toate acestea, multitudinea de parametri cum ar fi cei chimici, structurali, defectele, soluțiile solide, non-stoechiometria și formarea de compuși cu mai multe componente, introduc o complexitate enormă la care instrumentele actuale nu au fost proiectate să facă față. Mai mult decât atât, puține studii computaționale includ feedback din experimente sau încorporează incertitudini.

Lookman și colegii săi s-au concentrat pe aliaje cu memoria formei pe bază de nichel și titan, dar strategia poate fi folosită pentru orice altă clasă de materiale (polimeri, materiale ceramice sau nanomateriale) sau proprietăți țintă (de exemplu, de răspuns dielectric, coeficienții piezoelectrici sau benzi interzise). Acest lucru devine important atunci când experimentele sau calculele sunt costisitoare și consumatoare de timp. Cu toate că activitatea s-a axat pe explorarea spațiului chimic, aceasta poate fi adaptată cu ușurință pentru a optimiza condițiile de procesare atunci când există mai multe “butoane de ajustare”, care controlează un sistem, în aplicații de fabricație avansate. În mod similar, aceasta poate fi generalizată pentru a optimiza proprietăți multiple, cum ar fi, în cazul aliajului pe bază de nichel-titan, disiparea termică scăzută și o temperatură de tranziție mult mai mare decât temperatura camerei.

Material adaptat după [2].

Referințe:

[1] Dezhen Xue et al, Accelerated search for materials with targeted properties by adaptive design, Nature Communications (2016). DOI: 10.1038/ncomms11241

[2] Los Alamos National Laboratory 

HP și SanDisk își unesc forțele pentru a dezvolta tehnologia memristor

crossbar

Imagine luată din [1].

“Sfântul Graal” al memoriei, așa cum a fost numită tehnologia 3D-XPoint anunțată de Intel și Micron și despre care am discutat în postarea anterioară, este în curs de dezvoltare, iar HP si SanDisk au încheiat un parteneriat pentru a face propria versiune a așa-numitei “storage class memory”.

În iulie anul trecut, Intel și Micron a anunțat că au creat un nou tip de memorie care este de 1000 de ori mai rapidă și mai rezistentă decât memoriile flash NAND, având în același timp, o densitate de 10 ori mai mare decât DRAM. Toate acestea obținute la un cost și un consum de energie mai mic. Este exact ceea ce piața IT dedicata sectorului enterprise  are nevoie și anume cipuri de memorie mult mai performante și mai ieftine pentru a menține baze de date masive și cu viteze de calcul sporite. La acea vreme, Intel și Micron au declarat că noua memorie era deja în producție în fab și ar urma să fie testată, în cursul aceluiași an, cu anumiți clienți.

Comunicatul de presă HP și SanDisk [2] descrie o tehnologie foarte similară cu 3D XPoint. De fapt, este aproape identică: “Tehnologia este de așteptat să fie de până la 1000 de ori mai rapidă decât stocarea flash sşi oferă o anduranţă de până la 1000 de ori mai mare. De asemenea, este de așteptat să ofere îmbunătățiri semnificative ale costurilor, energiei consumate și densității de stocare, peste tehnologiile DRAM”.

În timp ce tehnologia anunțată de HP/SanDisk nu are un nume, avantajul pe care îl are față de 3D XPoint este că se știe modul în care funcționează: comunicatul de presa confirmă că aceasta se va baza pe tehnologia Memristor/ReRAM. HP a inventat tehnologia memristor în 2008, dar comercializarea acesteia nu s-a făcut până acum.

Implicarea SanDisk nu este clară. SanDisk a menționat doar sumar ReRAM, ca o tehnologie futuristă, pe care o au în plan. SanDisk aduce în schimb expertiză în fabricație, care ar putea fi exact ceea ce are nevoie HP pentru a aduce această tehnologie pe piață.

O parte interesantă a comunicatului de presă HP/SanDisk, este menționarea proiectului “The Machine” [3], un proiect de cercetare pe termen lung al HP Labs care își propune să “reinventeze arhitectura fundamentală de calcul”. The Machine a fost conceput să se bazeze pe tehnologia memristor, pe fotonică în siliciu (comunicații optice pe cip), precum și alte tehnologii foarte noi la care HP Labs lucrează.

Comunicatul de presă menţionează: “Împreună, ne propunem să aducem noi soluții de memorie pe piață și de a accelera adoptarea în enterprise, în același timp avansăm dezvoltarea proiectului The Machine pentru un nou model de calcul pe termen lung”.

Pe scurt, HP și SanDisk încercă să concureze Intel și Micron pentru a le opri să acapareze întreaga piață de “storage class memory”. Pe de altă parte, comunicatul de presa nu spune absolut nimic despre când HP/SanDisk ar putea lansa noua lor tehnologie de memorie, și nici dacă au produs un prototip care funcționează.

Material adaptat după [4].

Referințe:

[1] Crossbar 

[2] SanDisk

[3] The Machine 

[4] Arstehnica.com 

Intel-Micron 3D XPoint: Următoarea generație de memorii nevolatile

3d_xpoint

Imagine luată din [1].

Tehnologiile actuale de memorie, și anume DRAM (memorie rapidă accesată de procesor) și NAND (stocare solid-state, memorii care nu au componente mecanice care se mișcă), au fost comercializate în ultimii zece ani. În timp ce designul celulelor a evoluat de-a lungul anilor, pentru a permite scalarea sub 20 nm, fizica fundamentală din spatele operării DRAM și NAND nu s-a schimbat, iar ambele tipuri de memorii au limitări tehnologice. DRAM oferă latență la nivel de nanosecunde și anduranță nelimitată, dar acest lucru vine cu anumite costuri și anume dimensiuni mari ale celulelor de memorie, volatilitate și consum mare de energie. Deoarece celulele DRAM au nevoie să fie actualizate în mod constant, ele nu păstrează datele în starea off, necesitând un consum mare de energie, caracteristică datorită căreia DRAM nu sunt potrivite pentru stocarea permanentă a datelor. NAND, pe de altă parte, are latență mult mai mare (în special operaţia de scriere este foarte lentă) și are un număr limitat de cicluri de scriere (în general câteva mii), dar celulele sunt nevolatile și sunt mult mai eficiente din punctul de vedere al costului și sunt adecvate pentru stocarea datelor pe termen lung.

Prin combinarea DRAM și NAND la nivel de arhitectură de sistem, se obține ce este mai bun din ambele tipuri de memorii, motiv pentru care computerele moderne folosesc DRAM ca memorie cache și NAND pentru stocare. Cu toate acestea, există totuși un decalaj de latență și capacitate între DRAM și NAND, astfel încât se pune întrebarea: cum am putea să combinăm DRAM și NAND pe același cip de siliciu? Provocarea tehnologică pentru următoarea generație de cipuri de memorie în întreaga industrie este de a dezvolta un nou tip de memorie care asigură latență scăzută și anduranță ridicată în timp ce oferă o dimensiune mică și scalabilă a celulei de memorie. Au apărut numeroase startup-uri, cum ar fi Crossbar și Nantero, care încearcă să-și impună tehnologiile lor, dar încă nu văzusem o soluție propusă de furnizorii consacrați în DRAM și NAND. Intel și Micron au spart ghrața odată cu anunțarea noii tehnologii de memorie nevolatilă: 3D XPoint (Cross Point) [2].

În primul rând, Intel și Micron declară că 3D XPoint nu este o tehnologie care să înlocuiască NAND sau DRAM, iar ca și aplicații se apropie mai mult de NAND decât de DRAM. Această tehnologie completează decalajul de latență și cost care există între DRAM și NAND. Practic, 3D XPoint este un nou nivel în arhitectura calculatorului, deoarece aceasta poate fi folosită fie ca memorie nevolatilă mai lentă, fie ca soluție de stocare mult mai rapidă.

Intel și Micron susțin că 3D XPoint oferă o anduranță de până la o mie de ori mare decât NAND. Comparând numerele raportate cu MLC NAND (tehnologie pe 15-20 nm), anduranța trebuie să fie de ordinul a câtorva milioane de cicluri de scriere/ștergere, poate chiar zeci de milioane. Dacă presupunem 3 milioane de cicluri de scriere (1000X MLC NAND), un disc de 256 GB 3D XPoint ar avea o anduranță totală de scriere de 768 PB. Aceasta înseamnă echivalentul a 420 TB scriși la fiecare cinci ani, sau 4.9 GB pe secundă. Pentru aplicații de stocare care se bazează în prezent pe NAND, 3D XPoint va elimina orice problemă leagtă de anduranță. În schimb, nu este suficient de rezistent pentru a fi competitiv cu DRAM, deoarece DRAM are anduranță infinită. Poate, pentru unele aplicații 3D XPoint oferă totuși suficientă anduranță pentru a înlocui DRAM, dar în cele în care memoria este folosită intens este nevoie de DRAM.

Latența 3D XPoint este de ordinul zecilor de nanosecunde, dar companiile nu au specificat dacă acesta este viteza de citire sau scriere. Luând în considerare graficele oferite de Intel, se pare că ar fi latență de citire, deoarece aceasta a fost comparată cu o latență NAND de ordinul microsecundelor (în timp ce viteza de scriere NAND este de 1-2 ms). Probabil latența de scriere este mai mare, cel puțin de ordinul sutelor de nanosecunde sau chiar câteva microsecunde având în vedere afirmațiile  Intel și Micron de “până la 1000X mai rapid decât NAND”. Ceea ce complică lucrurile este că 3D XPoint este accesibilă la nivel de bit în timp ce NAND este la nivel de pagină, astfel încât compararea de latență a celor două este destul de dificilă. În orice caz, performanță 3D XPoint ar trebui să fie mai aproape de memoria DRAM decât NAND, dar din moment ce Intel și Micron nu discută despre latențe specifice încă este prea devreme pentru concluzii finale.

În același timp, spre deosebire de celelalte tehnologii propuse pentru următoare generație de cipuri de memorie, 3D XPoint este de departe cea mai avansată. Intel și Micron construiesc în prezent prima generație de cipuri, care este produs în fab-ul deținut în comun de cele două companii din Lehi, Utah. Cipul are o capacitate de este 16 GB, în timp ce produsele companiilor competitoare sunt de ordinul zecilor de MB. Cipul este construit pe tehnologia de 20 nm și este format din două straturi, iar scalarea în viitor se va face atât prin litografie cât și prin creșterea numărului de straturi. Costul estimativ ar putea fi de 4$ per GB, mai mic decât cel al memoriior DRAM, care au un cost de aproximativ 5-6$ per GB, dar mai mare decât NAND (2-3$ per GB).

Material adaptat după [3].

Referințe:

[1] Wikipedia.org 

[2] Micron.com 

[3] Anandtech.com 

Informatica Materialelor

materials_informatics

Imagine luată din [1].

În 2005 a fost scris un articol în revista Materials Today [2] care introducea ideea că Informatica Materialelor ar trebui să fie considerată o sub-disciplină a științei și ingineriei materialelor, la fel cum Bioinformatica este în domeniul științelor vieții. Unul dintre punctele principale din acel articol este necesitatea de a evalua dacă avem un “ospăţ sau foamete de date”, în orice problemă de știința materialelor. Ideea că am putea avea un “ospăţ” sau o supra-abundență a datelor poate părea la început să fie un concept încurcat, dar se argumentează că  definirea cantitativă a ceea ce constituie date “suficiente” sau “corecte”, în orice problemă de știința materialelor este un  aspect critic al Informaticii Materialelor. Odată cu creșterea în popularitate a expresiilor cum ar fi “designul materialelor”, “ingineria materialelor integral computaţională” sau “genomul materialelor”, există sentimentul că informatica echivalează pur și simplu cu nevoia de mai multe date. Din această perspectivă, accentul activităților “informaticii”  înclină în mod invariabil către necesitatea de a colecta și de a genera mai multe date, abordarea problemelor legate de software și de gestionare a informațiilor pentru a organiza și interoga datele într-o formă digitală și distribuirea acestor date prin tehnologii informatice avansate. De aici, teme precum știința combinatorială a materialelor și screening-ul de cantități mari de date cuplate cu biblioteci digitale au înflorit într-o gamă largă de discipline orientate spre știința materialelor. În mod similar, a existat o creștere a eforturilor comunităţii științifice pentru materiale computaţionale, determinată în mare măsură de domeniul fizicii materiei condensate, profitând de instrumente și algoritmi de calcul pentru a genera matrici masive de rezultate care propun noi proprietăți ale materialelor.

Recunoscând în același timp că aceste eforturi sunt importante și necesare, trebuie subliniat faptul că acestea explorează doar un aspect al domeniului Informaticii Materialelor. Paradigma descoperirii de noi materiale bazată pe date trebuie să exploreze un spațiu al proprietăților cu mult mai multe dimensiuni care să include aspecte cum ar fi incertitudinea, asimetria, densitatea redusă de date, precum și diverse și numeroase forme de date, inclusiv numerice, textuale, conceptuale și imagistice. Integrarea tuturor acestor tipuri diferite și atribute ale datelor, împreună cu cantitatea lor, reprezinta Informatica Materialelor.

Dacă creșterea volumului de date este un criteriu important dar nu suficient pentru informatică, atunci spre ce direcție ar trebui să se îndrepte domeniul Informaticii Materialelor? Răspunsul la aceasta întrebare constă în valorificarea paradigmei “cantității mari de date” sau “Big Data”, unde cuvântul “mare” se referă la mărimea dimensionalității corelațiilor care trebuie explorate în analiza problemelor bazate pe date, din care volumul de date este doar un aspect. Comunitatea mai largă din știința informației a definit “Big Data“ ca fiind guvernată de patru metrici: volum, viteză, varietate și veridicitate. Cele “4V-uri” sunt nucleul informaticii și în prezent, eforturile cele mai mari din Informatica Materialelor sunt concentrate doar pe extinderea volumului de date în detrimentul celorlalte metrici.

Volumul de date este ușor de înțeles. Viteza de date se referă la exploatarea datelor achiziționate în timp real (de exemplu, datele din experimentele de dinamică). Varietatea datelor reprezintă faptul că datele iau multe forme în domeniul științei materialelor, care variază de la valori numerice discrete, descrieri calitative ale comportamentului materialelor și datele imagistice. Veridicitate recunoaște realitatea practică din domeniul științei materialelor și anume că avem o mulțime de date “lipsă” și datele pe care avem au incertitudine asociată cu ele. Cuantificarea aceastei incertitudini, știinţa completării datelor lipsă având la dispoziţie doar cunoștințe limitate, sunt obiective provocatoare dar  posibil de realizat atunci când sunt folosite judicios instrumentele de învățare statistică, căutare de tipare în date și analiză statistica a datelor cu principiile fizicii materialelor, chimiei și ingineriei. Chiar și cu date limitate, această abordare a fost folosită cu succes în descoperirea de noi materiale, identificarea unor noi parametri fizici care controlează relațiile structură-proprietate și dezvoltarea de mijloace rapide pentru generarea de date de referință. Aceasta este puterea Informaticii Materialelor.

În cele din urmă, trebuie reiterat faptul că scopul final pentru Informatica Materialelor  este de a descoperi noi cunoștințe. Creșterea volumului de date nu crește în mod necesar cunoașterea, un fapt bine cunoscut în știința informației dar și în alte domenii precum genomica și biotehnologia. De multe ori cunoșterea este ascunsă în date dar creșterea volumului de date fără a aborda celelalte V-uri agravează problema prin creșterea decalajului dintre cunoaștere și date. Poate exista un sentiment fals de securitate intelectuală fiind înconjurat de o mulțime de date. Informatica este știința modului de abordare a celor 4 V-uri ale “Big Data” simultan și integrarea constatărilor din aceste eforturi. Aici este locul unde instrumente cum ar fi machine learning cuplat cu statistica trebuie conectate în mod judicios la fundamentele științei materialelor, și anume teorie, modelare și experimente pentru a face din bazele de date un laborator pentru generarea de cunoştinţe noi și nu doar un depozit pentru găsirea unor informații cunoscute sau de așteptat. Informatica Materialelor este știința care formalizează utilizarea acestor instrumente și deține cheia pentru un viitor promițător și bogat pentru știința materialelor.

Material adaptat după [3].

Referințe:

[1] NSF 

[2] K. Rajan, Materials informatics. Mater. Today 8(10), 38-45 (2005); DOI: 10.1016/S1369-7021(05)71123-8

[3] K. Rajan, How do we go about harnessing the “Big Data” paradigm? Mater. Today 15(11), 470 (2012); DOI: 10.1016/S1369-7021(12)70204-3

Îți poți încărca telefonul în doar câteva secunde?

ws2

Imagine luată din [1].

O echipă de cercetători de la University of Central Florida (UCF) a dezvoltat un nou proces de creare a super-capacitorilor flexibili, care pot stoca mai multă energie și pot fi reîncărcați de mai mult de 30.000 de ori fără a se degrada.

Noua metodă dezvoltată de NanoScience Technology Center de la UCF ar putea revoluționa numeroase tehnologii, de la telefoanele mobile pâna la vehiculele electrice.

“Dacă bateriile ar fi înlocuite  cu acești super-capacitori, ţi-ai putea încărca telefonul mobil în câteva secunde și nu ar trebui reîncărcat din nou pentru mai mult de o săptămână”, a declarat Nitin Choudhary, care a efectuat o mare parte din studiul publicat recent in revista științifică ACS Nano [2].

Oricine are un smartphone cunoaște problema: dupa aproximativ 18 luni, o încărcare ține tot mai puțin timp pentru că bateria începe să se degradeze.

Oamenii de știință au studiat utilizarea nanomaterialelor pentru optimizarea super-capacitorilor care ar putea îmbunătăți sau chiar înlocui bateriile în dispozitivele electronice. Este o problemă complicată, pentru că un super-capacitor care ar putea stoca la fel de multă energie ca o baterie litiu-ion ar trebui să fie mult mai mare.

Echipa de la UCF a utilizat materiale bidimensionale, anume dicalcogenici ai metalelor de tranziție (cum este WS2), recent descoperite, de doar câțiva atomi grosime, la super-capacitori. Alți cercetători au încercat folosirea grafenei sau a altor materiale bidimensionale, dar cu succes limitat.

“Au existat probleme în modul în care se încorporează aceste materiale bidimensionale în sistemele existente, acesta fiind blocajul actual în domeniu. Am dezvoltat o metodă de sinteză chimică simplă, astfel încât să putem foarte ușor să combinăm materialele existente cu materialele bidimensionale”, a declarat cercetătorul principal Yeonwoong “Eric” Jung, profesor asistent afiliat la NanoScience Technology Center și la Materials Science & Engineering Department.

Echipa de cercetare condusă de Jung a dezvoltat super-capacitori compuși din milioane de fire, nanometrice în grosime, acoperite cu pelicule de materiale bidimensionale. Un miez foarte bun conductor care facilitează transferul rapid de electroni pentru încărcare și descărcare, este acoperit uniform cu o peliculă din material bidimensional pentru a crește densitate de energie și de putere.

“Oamenii de ştiinţă știau deja că materialele bidimensionale sunt foarte promițătoare pentru aplicații în stocarea energiei, dar până când UCF a dezvoltat procesul de integrare a acestor materiale, nu a existat nici o modalitate de a atinge acest potențial”, a spus Jung.

“În cazul dispozitivelor electronice de mici dimensiuni, materialele noastre le depășesc cu mult pe cele convenționale în ceea ce privește densitatea de energie, densitatea de putere și stabilitatea ciclică”, a spus Choudhary.

Stabilitatea ciclică măsoară de câte ori poate fi încărcată, descărcată și reîncărcată o baterie înainte de a începe să se degradeze. De exemplu, o baterie litiu-ion poate fi reîncărcată de mai puțin de 1.500 de ori fără pierderi semnificative. Super-capacitorii cu materiale bidimensionale pot fi reîncărcați de câteva mii de ori.

Prin comparație, noul proces creat la UCF produce un super-capacitor care nu se degradează, chiar și după ce a fost reîncărcat de 30.000 de ori. Jung lucrează acum cu biroul de transfer tehnologic de la UCF pentru a breveta noul proces.

Super-capacitorii care utilizează  noile materiale ar putea fi utilizați în telefoane și alte gadget-uri electronice, precum și în vehiculele electrice, care ar putea beneficia de un progres uriaș in ceea ce privește viteza și puterea. Mai mult decât atât, pentru că sunt flexibili, aceștia ar putea însemna un avans semnificativ în tehnologia hainelor și accesoriilor inteligente.

“Nu este gata pentru comercializare”, a spus Jung. “Dar aceasta este demonstrația că funcționează, iar studiile noastre arată că există un impact foarte mare pentru mai multe tehnologii.”

Material adaptat după [3].

Referințe:

[1] ScienceDaily

[2] N.Choudhary, C. Li, H.-S. Chung, J. Moore, J. Thomas, Y. Jung. High-Performance One-Body Core/Shell Nanowire Supercapacitor Enabled by Conformal Growth of Capacitive 2D WS2 Layers. ACS Nano, (2016). DOI: 10.1021/acsnano.6b06111

[3] University of Central Florida

Un nou semiconductor ultra subțire ar putea facilita continuarea legii lui Moore

inseImagine luată din [1].

În urma unui deceniu de cercetări intense în domeniul grafenei și materialelor bidimensionale, un nou material semiconductor ar putea reprezenta viitorul electronicii ultra rapide. Noul semiconductor denumit selenură de indiu (InSe) are o grosime de doar câțiva atomi, similar grafenei. Studiul a fost publicat în această saptamană în revista Nature Nanotechnology de catre cercetătorii de la Universitatea din Manchester și colegii lor de la Universitatea din Nottingham. Grafena are grosimea unui singur strat atomic și proprietăţi electronice ne-egalate pănă acum de alt material, ceea ce a condus la mediatizarea ei pe scară largă cu privire la potențiale aplicații în circuitele electronice viitoare. Cu toate că are aceste proprietăți remarcabile, grafena nu are o bandă interzisă. Din această cauză se comportă mai mult ca un metal, decât ca un semiconductor, diminuându-i astfel posibilitatea de a fi folosită în aplicațiile de tip tranzistor.

Conform acestui studiu recent, cristalele de InSe pot fi făcute de doar câțiva atomi grosime, apropiindu-se de grosimea grafenei. InSe are proprietăți electronice mai bune decât siliciul, care este dominant în electronica modernă. Foarte important, spre deosebire de grafenă dar similar cu siliciu, InSe ultra subțire are o bandă interzisă largă, permițând tranzistorilor din acest material să fie cu ușurință comutați între stările ‘on’ și ‘off’, determinand ca dispozitivele electronice din următoarea generație să fie foarte rapide. Prin combinarea grafenei cu alte materiale noi, care au individual caracteristici excelente, complementare proprietăților extraordinare ale grafenei, a dus la rezultate științifice interesante și ar putea produce aplicații dincolo de imaginația noastră.

Andre Geim, unul dintre autorii acestui studiu si cel care a primit Premiului Nobel în Fizică pentru cercetarea grafenei, consideră că noile descoperiri ar putea avea un impact semnificativ asupra dezvoltării electronicii viitoare. “InSe ultra subțire pare să ofere combinația perfectă între siliciu și grafenă. Similar cu grafena, InSe este un material subțire, permițând scalarea la dimensiuni nanometrice. Similar cu siliciul, InSe este un semiconductor foarte bun”. Cercetatorii din Manchester au întâmpinat o problemă majoră în crearea de dispozitive din selenură de indiu de înaltă calitate. Fiind atât de subțire, InSe este deteriorat rapid de oxigenul și de umiditatea prezente în atmosferă. Pentru a evita această deteriorare, dispozitivele au fost preparate într-o atmosferă de argon, cu ajutorul noilor tehnologii dezvoltate la National Graphene Institute. Acest lucru a permis prepararea pentru prima dată a straturilor subțiri de InSe de înaltă calitate. Mobilitatea electronilor la temperatura camerei (2000 cm2/Vs) este semnificativ mai mare decât a siliciului. Această valoare crește de mai multe ori, la temperaturi mai scăzute.

În experimentele actuale materialul a fost produs pe suprafețe de câțiva micrometrii (dimensiune comparabilă cu secțiunea transversală a unui fir de păr uman). Cercetatorii cred ca folosind metodele actuale utilizate pe scară largă pentru a produce foi de grafenă pe suprafațe mari, InSe ar putea  să fie produs în curând la nivel comercial.

Co-autor al lucrării, profesorul Vladimir Falko, director al National Graphene Institute (NGI) a spus: “Tehnologia pe care NGI a dezvoltat-o pentru separarea straturilor atomice în cristale bidimensionale de înaltă calitate,  oferă oportunități deosebite de a crea noi sisteme de materiale cu aplicatii în optoelectronică. Cautam în mod constant noi materiale stratificate pentru a încerca metodele noastre.”

InSe ultra subțire face parte dintr-o familie tot mai mare de cristale bidimensionale, care au în funcție de structura, grosimee și compoziție chimică, o varietate de proprietăți foarte utile. În prezent, cercetarea grafenei și materialelor bidimensionale este domeniul din știința materialelor care cunoaște cea mai rapidă creștere, conectand știința cu ingineria.

Acest material a fost adaptat din [2].

Referințe:

[1] D. A. Bandurin et al. High electron mobility, quantum Hall effect and anomalous optical response in atomically thin InSe, Nat. Nanotechnol. (2016). DOI: 10.1038/nnano.2016.242

[2] University of Manchester