Ученые создали "энергетические" квазичастицы нового типа, называемые топологическими плекситонами


Группа ученых из Калифорнийского университета в Сан-Диего, Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали метод создания новых квазичастиц, которые получили название топологические плекситоны (topological plexcitons). Эти квазичастицы, способные переносить энергию, возникают при наличии нескольких условий и их можно использовать для создания новых видов солнечных батарей, миниатюрных электронно-оптических схем и т.п.

На уровне, где проходит граница между нормальным и квантовым миром, свет и материя взаимодействуют весьма странными способами, обмениваясь энергией между собой. "Когда свет взаимодействует с материей, они обмениваются энергией" - рассказывает Джоэл Юен-Жоу (Joel Yuen-Zhou), ученый из Калифорнийского университета, - "Энергия может передаваться как в одном, так и обратном направлениях. При взаимодействии света с поверхностью металлов возникают так называемые плазмоны, а при взаимодействии света с атомами и молекулами могут возникать экситоны. При соблюдении некоторых условий энергетический обмен происходит столь быстро, что квазичастицы начинают терять свои индивидуальные "черты", экситоны и плазмоны объединяются в более большую гибридную квазичастицу, которая называется плекситон".

Ученые из области материаловедения достаточно давно занимаются поисками возможности увеличения эффективности процесса передачи энергии, называемого экситонным переносом энергии (exciton energy transfer, EET). Практическое применение такого метода позволит создать более эффективные солнечные батареи, фотонные схемы, которые могут быть в десятки раз меньше, нежели их кремниевые аналоги. Одним из недостатков EET-метода является то, что он работает только на малых расстояниях, в масштабе до 10 нанометров. Из-за короткого периода времени жизни экситонов и из-за их взаимодействия с окружающими молекулами переносимая ими энергия быстро рассеивается и теряется.

Методом, который позволит преодолеть указанный выше недостаток, является "скрещивание" экситонов и плазмонов на поверхности молекулярного кристалла. Эти квазичастицы, плекситоны, можно получать в больших количествах методом группового возбуждения, и они способны преодолевать расстояния в 20 тысяч нанометров, что сопоставимо с толщиной человеческого волоса.

Ученые предполагают, что плекситоны станут неотъемлемой частью следующего поколения нанофотонных схем, которые, в свою очередь, могут быть использованы где угодно, начиная от солнечных батарей и заканчивая управляемыми химическими катализаторами. Но и с плекситонами не все обстоит так гладко, как хотелось бы, управление направлением их движения в материале пока еще не реализовано должным образом.

Решением проблемы управления движением плекситонов стали новые квазичастицы, названные учеными из Массачусетского технологического института и Гарварда топологическими плекситонами. К этим частицам относятся плекситоны, созданные на поверхности материалов, называемых топологическими изоляторами. "Топологические изоляторы представляют собой материалы с уникальными электрическими свойствами" - рассказывает Джоэл Юен-Жоу, - "Большая часть объема такого материала является диэлектриком, но на краях этот материал ведет себя как идеальный электрический проводник".

Плекситоны, в отличие от электронов, не являются носителями электрического заряда. Но некоторые особенности поведения этих квазичастиц, как обнаружили ученые, схожи с поведением электрически заряженных частиц. И такую особенность ученые планируют использовать для создания так называемой "плекситоники", чего-то, схожего с электроникой, в которой информация и энергия переносится при помощи плекситонов.

Источник

Ученые записали звуки, издаваемые самыми древними звездами в нашей галактике


Группа ученых-астрофизиков из Бирмингемского университета, используя данные, собранные космическим телескопом Kepler, произвела записи звуков, которые могли бы издавать самые древние звезды в нашей галактике, будь космос заполнен каким-нибудь газом или другой упругой средой. Целью исследований ученых были восемь красных гигантских звезд, масса самой маленькой из которых во много раз превышает массу Солнца, и возраст которых минимум в три раза превышает возраст нашего светила.

Эти восемь звезд располагаются в шарообразном скоплении M5, расположенном на удалении 7200 световых лет от Земли в направлении на созвездие Скорпиона. Возраст этого скопления оценивается в 13 миллиардов лет и оно является одним из скопления самых древних звезд в галактике Млечного Пути.

Ученые из Бирмингемского университета использовали технологию, известную под названием астросейсмологии, для наблюдения за резонансными колебаниями звездной материи. Эти колебания напрямую связаны с колебаниями яркости свечения этих звезд, ведь звук, "пойманный в ловушку" внутренностей звезды взаимодействует с материей и влияет на происходящие в недрах звезд процессы. По некоторым параметрам этих акустических колебаний ученые смогли произвести оценочные расчеты возраста и массы наблюдаемых звезд.

"При помощи телескопа Kepler нам удалось не только увидеть, но и услышать некоторые из звездных "реликвий", образовавшихся в самой ранней Вселенной" - рассказывает доктор Андреа Мильо (Dr Andrea Miglio), ученая из Школы физики и астрономии Бирмингемского университета, - "Изучение этих звезд, самых первых звезд в нашей галактике, говорит нам очень многое о тайнах формирования и развития спиральных галактик".

Звуки, созданные колебаниями красных гигантских звезд, были объединены учеными в одну композицию. Самая маленькая звезда, которая, тем не менее, затмила бы наше Солнце, генерирует наиболее высокий звук, а самая массивная звезда ведет в этом "звездном хоре" самую низкую "партию".
Источник

Источник

Hermosa - один из первых нейроморфных процессоров, который доступен для широкого применения


Компания KnuEdge Inc, которая базируется в Сан-Диего и основателем которой является Дэн Голдин (Dan Goldin), руководивший американским космическим агентством НАСА в 1990-х годах, "вывела из тени" на свет свое творение - новый нейроморфный процессор семейства KnuPath. Этот процессор, имеющий достаточно уникальную архитектуру, предназначен для выполнения задач, связанных с распознаванием голоса, голосовой идентификации и других задач, имеющих отношение к глубинному машинному обучению и самообучению.

Следует отметить, что компания KnuEdge Inc в течение пяти лет создавала и внедряла программно-технические решения на базе своих процессоров. Основными заказчиками компании являлись американские военные, но данные процессоры могут использоваться и в гораздо более мирных целях, в частности, на этих процессорах построены сервера, поддерживающие работу веб-сайта компании и их специализированного облачного сервиса.

Процессор KnuPath, имеющий кодовое название Hermosa, имеет архитектуру LambdaFabric и предназначен для его применения в оборудовании датацентров, там, где можно максимально полно использовать все возможности этой архитектуры. Архитектура LambdaFabric позволяет создавать вычислительные системы, насчитывающие до 512 тысяч процессоров, а время задержки при передаче данных от одной стойки к другой составляет порядка 400 наносекунд, что сопоставимо или превосходит быстродействие самых современным магистральных шин, используемых в суперкомпьютерах.


На кристалле каждого процессора KnuPath находится 256 DSP-ядер, 64 программируемых модуля прямого доступа к памяти (DMA), интегрированный маршрутизатор L1, и все это обеспечивает вычислительную мощность одного процессора в 256 Гфлопс при полосе пропускания памяти 3.702 гигабайта в секунду. У процессора имеется 16 двунаправленных портов ввода-вывода, через которые обеспечивается скорость "общения с внешним миром" на уровне 320 гигабит в секунду.

Процессор KnuPath потребляет 34 Ватта энергии, это - приблизительно 100 Ватт на один терафлопс или 100 кВт на один петафлопс вычислительной мощности. При объединении в вычислительные кластеры по производительности и эффективности процессоры KnuPath выигрывают у аналогичных решений на базе графических процессоров в 2.7-8.1 раза.

Имея в своем распоряжении работающий процессор, специалисты компании KnuEdge Inc занимаются сейчас разработкой сопутствующего программного обеспечения и сервисов. Уже закончена работа над программой KnuVerse, которая выполняет функции распознавания голоса и голосовой идентификации. В отличие от других технологий голосовой обработки, которые лежат в основе программ Siri, Cortana, Google Home и Alexa, в системе KnuVerse уже решены две основных проблемы - проблема посторонних шумов и проблема, связанная с безопасностью системы в целом.

Так же ведется разработка технологии Knurld, которая при помощи специализированного программного интерфейса (API) и облачного сервиса Knurld.io предоставляет всю мощь нейроморфных вычислений всем заинтересованным в этом людям и организациям.

Источник