Что век графена нам готовит?

28.11.2023

Источник: НАУКА И ЖИЗНЬ журнал, 28.11.2023, Наталия Лескова




Зачем нужно сжимать свет и не опасно ли это? Чем фотонные компьютеры отличаются от обычных электронных и квантовых? Почему наше время называют веком слоистых материалов и что будет дальше? Об этом рассуждает Георгий Ермолаев, научный сотрудник Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ.

11 (jpg, 274 Kб)

Георгий, вы занимаетесь научной работой по двумерным слоистым материалам. Знаю, что за свою работу вы получили Большую золотую медаль Академии Наук. За что конкретно вам дали такую высокую награду?

— Зайду издалека. Понятно, что развитие человечества связано с развитием материалов. Не зря в истории есть «бронзовый век», «железный век» и другие. 20-й век – это сначала век стали и железа, а вторая его половина – полупроводников. На вопрос, какой материал будет двигателем прогресса в 21-м веке, ответ очевиден – это графен и другие двумерные материалы. В 2010-м году за открытие графена выпускникам МФТИ Гейму и Новосёлову дали Нобелевскую премию. Именно графен сейчас становится материалом 21-го века, и за развитие в этой области нам была присуждена золотая медаль Академии Наук.

— Значит, 21-й – графеновый век?

— Да, ведь графен стал флагманом среди всех материалов. Недаром крупнейший европейский научный проект называется «Graphene Flagship», в переводе «Графеновый флагман», который уже принёс доход в десятки раз больше, чем было инвестировано. Другими словами, когда мы говорим «графеновая наука», то подразумеваем все слоистые материалы, а с недавним появлением двумерных неслоистых материалов это понятие расширилось практически на все атомарно тонкие структуры.

Графен стал во многих лучшим. Но далеко не единственным среди них. Более того, «графеновых» материалов уже насчитывается более 5000 и это число постоянно растёт.

— Вы занимаетесь именно графеном?

— Мы начали с графена, но сейчас занимаемся не только им. Мы обнаружили, что именно для задач оптоэлектроники и фотоники лучше подходит его аналоги – полупроводниковые слоистые материалы, такие как дисульфид молибдена, дисульфид вольфрама и т.д. За что собственно и получена золотая медаль РАН – за развитие технологий вычислительной техники.

Например, в 20-м веке её делали на основе полупроводниковых транзисторов. И сейчас делают на той же самой основе. Но проблема в том, что технологические процессы практически вышли на свой физический предел. Сейчас они делаются на масштабах всего в два нанометра, а это буквально несколько атомов. А на одном атоме будет невозможно сделать транзистор. Другими словами, наши компьютеры скоро достигнут предела вычислительной мощности.

Возникает вопрос: куда человечеству двигаться дальше? Мы же не хотим останавливаться в развитии. Понятно, что наши компьютеры нам нравятся, но хочется большего. И сейчас есть два основных направления. Первое – очень популярное: это создание квантового компьютера. Но это очень долгая задача. Конечно, направление перспективно, но есть недостатки: кубиты связывать друг с другом – это отдельная, очень непростая задача. Технология эта тяжело масштабируемая. Каждое увеличение кубитов требует огромных ресурсов. Это трудоёмкий путь.

— А вы идёте другим путём?

— Да, мы идём по другому пути – фотонному. Все используют электронику, а относительно недавно появилась концепция фотоники, в которой предлагается заменить электроны на фотоны. Ключевой мотивацией данного подхода стала высокая скорость распространения света, что означает увеличение быстродействия. Сначала фотонику хотели делать по полупроводниковому принципу – фотонные транзисторы. Но оказалось, что они неэффективны, поскольку в фотонике основные уравнения линейны, а транзистор требует нелинейности. А без создания транзистора фотоника не может полностью заменить электронику.

Соответственно, возникает вопрос: что делать? Казалось бы, фотоника неприменима для задач вычисления. Но, на самом деле, эта линейность – огромный плюс фотонных устройств. Оказывается, линейные задачи очень часто используются. Более того, все задачи машинного обучения, искусственного интеллекта выполняются при помощи линейных преобразований. По сути, если мы можем создать линейное вычислительное устройство, то мы могли бы значительно ускорить создание искусственного интеллекта.

— Именно такую возможность вы смогли показать?

— Да, в моём цикле работ было показано, как можно на основе новых слоистых материалов сильно «сжимать» свет на фотонном чипе и, соответственно, делать высокоинтегрированные вычислительные устройства на основе таких фотонных схем. По сути, была поставлена задача – продемонстрировать концепцию, как это сделать, и понять, на основе каких материалов нужно делать фотонные чипы.

— Каким образом вы «сжимаете» свет?

— Из слоистого материала делается, например, прямоугольная структура, которая выступает в качестве волноведущей структуры для распространения света. Её мы засвечиваем с одного конца светом, для того чтобы свет попал в эту структуру, и дальше мы можем им управлять. Можем волноводы ставить близко или далеко друг от друга, и сжатие света происходит за счёт того, что свет теперь распространяется только внутри волноведущей структуры благодаря эффекту полного внутреннего отражения и, соответственно, ограничен стенками волновода.

Естественно, возникает желание сделать волновод как можно меньше, ведь тогда свет будет сильнее «сжат» и мы получим увеличение каналов передачи информации. Оказывается, для уменьшения размеров волноводов требуется увеличение показателя преломления материалов, так как эффект полного внутреннего отражения напрямую определяется показателем преломления. А значит, чем он выше, тем сильнее можно сжать свет. В наших работах было показано, что слоистые материалы обладают рекордно высокими значениями показателя преломления. Следовательно, именно они должны составлять основу фотонных элементов будущего.

Во-вторых, в цикле работ было показано, что можно использовать слоистые материалы для уменьшения длины волны, а чем меньше длина волны, тем меньше «размер» света и его проще «сжать». Вроде бы очевидная концепция, но при этом, на удивление, она не была проработана.

— Для чего это нужно – сжимать свет, уменьшать длину волны?

— Вы можете сделать один оптический элемент, и он будет работать. Но чтобы это был компьютер или вычислительное устройство, вам нужно упаковать тысячи и даже миллионы таких устройств на интегральном чипе. И чем лучше вы «сжимаете» свет, тем больше вы можете упаковать этих волноведущих структур и тем лучше будет ваше вычислительное устройство.

— Сжимать свет – звучит страшновато. Как будто антитеза известному лозунгу «Да будет свет!». Это не опасно?

— Конечно, опасно. Это позволит создать компьютер нового поколения, который приблизит создание полноценного искусственного интеллекта, чье поведение невозможно предсказать. Надеюсь, это не будет похоже на фильмы «Терминатор» и «Матрица».

— Есть у вас какие-то прикладные результаты, которые можно увидеть, пощупать?

— На данный момент мы ещё не создали фотонный компьютер, эта задача по сложности сопоставима с полетом в космос. Надо понимать, что та же самая полупроводниковая электроника – это триллионы долларов и миллионы людей, работающих на ней, от простого рабочего до президентов стран. Сейчас мы изучаем и прорабатываем новые концепции, а также показываем человечеству, куда двигаться и как.

Мы работаем, наша группа в Центре фотоники активно развивается. Буквально за три года количество людей увеличилось буквально по экспоненте. Количество работ тоже увеличилось экспоненциально, но для того чтобы произошла революция, это должно быть, как минимум, на государственном уровне, а желательно – на мировом уровне развития. Построить новый компьютер в рамках одной группы – это невозможно.

— Но какую-нибудь задачу поменьше вы можете решить?

— Безусловно, мы решаем и прикладные задачи. К примеру, на основе слоистых материалов можно создать не только вычислительные устройства, но и оптические сенсоры. Оказывается, любой двумерный материал может быть использован в качестве сенсора благодаря возможности достижения сильного взаимодействия со светом. Более того, двумерные материалы можно прикрепить на любую поверхность, а дальше при помощи спектрометра измерять оптический отклик, по которому детектировать наличие тех или иных исследуемых веществ.

— Где такие сенсоры можно использовать?

— Можно определять концентрацию биологических объектов, например, вирусных частиц. Если их концентрация выше определённой, можно сказать, что здесь находиться небезопасно, нужно изолировать это место. Это уже практически работает. Пока мы никуда не внедряли это коммерчески, но такое вполне возможно.

— У вас в лаборатории есть такие сенсоры? Вы их испытываете?

— Да, мы испытываем их по классической технологии. Мы берём жидкости различного состава, помещаем их на поверхность двумерного материала и смотрим, как меняется сигнал от состава жидкости. Если состав изменился совсем чуть-чуть, а вы можете зарегистрировать это различие в оптическом сигнале, то сенсор готов, и его осталось откалибровать на требуемое вещество, на те же самые «ковидные молекулы». В этом плане оптические сенсоры универсальны, так как их можно использовать для детектирования чего угодно.

— В чём оригинальность ваших исследований?

— Как я уже сказал, нам удалось увеличить показатель преломления. Казалось бы, это простое действие, но никто до этого не додумался. Второе – уменьшение длины волны. И есть ещё третья наша заслуга, о которой я пока не сказал, – это оптическая анизотропия.

— Что это такое?

— Оказывается, показатель преломления еще зависит от направления распространения света. То есть, в одном направлении распространения света в материале показатель преломления, скажем, «пять», а вдоль другого направления – «два». Для таких материалов эффект полного внутреннего отражения модифицируется, что эффективно приводит к ещё большему «сжатию» света.

— Почему анизотропия позволяет сжимать свет?

— Дело в том, что у вас появляется два показателя преломления вместо одного. Это даёт дополнительную степень свободы при дизайне волноводов, что можно использовать для «сжатия» света или, другими словами, уменьшения размеров волноводов на фотонном чипе. В частности, гигантская оптическая анизотропия позволяет преодолеть дифракционный предел – минимально возможное «сжатие» света.

До нашей работы считалось, что сжать свет меньше дифракционного предела невозможно. Точнее, мой научный руководитель, директор Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ Валентин Волков делал цикл работ, где сжимал свет меньше дифракционного предела, но это было сделано за счёт увеличения оптических потерь. Такие волноводы очень компактные, но сигнал распространяется недалеко. В связи с этим данная технология не получила развития в вычислительной технике, но подход показал, что дифракционный предел не является фундаментальным ограничением.

А с помощью анизотропии можно без потерь, когда сигнал может распространяться на сколь угодно далекие расстояния, преодолевать дифракционный предел. Эта наша концепция самая сложная и неочевидная, и она требует более глубокого понимания физики для её реализации. Но идея простая – анизотропия приводит к увеличению количества переменных, то есть два показателя преломления вместо одного, даёт новые «ручки» для управления светом.

— А фотонный компьютер вы когда-нибудь сделаете?

— Думаю, что сделаем. Волна популярности квантовых компьютеров до сих пор нарастает. Но сейчас уже видно, что появляется и волна популярности фотонных компьютеров. Пока не в нашей стране, а в Америке, но полученная мной золотая медаль Академии Наук показывает, что появляется значительный интерес к ним и в нашей стране. Также появляются стартапы, которые начинают делать первые фотонные устройства на чипе. Пока что из кремния, просто потому что на нём все классно отработано. Тем не менее, на кремнии они не смогут превзойти электронные компоненты, но тут концепция – «кто первый долетит». В какой-то момент к ним придет осознание, что надо делать на слоистых материалах, почитают наши работы, и в итоге, может быть, и сделают.

— Может, не надо ждать, когда они прочитают ваши работы?

— Безусловно. Конечно, мы над этим работаем. Но это не только наши знания. Это ещё привлечение финансирования и людей различных профессий. Эта работа не только научная. Если бы была чисто научная, мы бы её уже сделали и всё решили.

— В чём преимущество фотонного компьютера перед квантовым?

— Он энергоэффективен. Он даже энергоэффективнее, чем привычный компьютер, потому что у обычного при работе происходит нагрев, причём, чем меньше электронные компоненты, тем сильнее нагрев. В фотонных же схемах свет распространяется по волноводам без поглощения и не происходит никакого выделения тепла. На самом деле, выделение тепла – это большая проблема компьютеров. А в фотонном компьютере эта проблема не стоит.

Более того, у фотонных компьютеров за счёт колоссальной скорости света сигналы можно распространять гораздо быстрее, чем в привычных электронных компьютерах. И ещё надо подчеркнуть, что в каком-то смысле квантовый компьютер и фотонный похожи: по сути, это аналоговые компьютеры, все его преимущества (увеличение количества состояний системы) – это преимущества аналогового компьютера. Просто раньше нельзя было сделать надёжный аналоговый компьютер. Иначе говоря, произошел исторический переход: сначала человечество делало аналоговые вычислительные устройства, потом поняло, что нужно цифровые, сейчас мы ими пользуемся.

И вот идёт обратное понимание – что аналоговые не так уж плохи. Происходит новый переход. Фотонные и квантовые – аналоговые, и за счёт этого можно добиваться быстрых вычислений. Основные проблемы аналоговых компьютеров раньше были в том, что у них большие ошибки. В квантовых и фотонных эти ошибки можно уменьшить.

— А что потом? Какой будет следующий шаг?

— С точки зрения развития человечества понятно, что появится третий вариант реализации компьютеров, но с точки зрения развития техники я бы ожидал, что квантовые, привычные нам электронные и фотонные компьютеры объединятся. В этом плане у фотонных компьютеров есть небольшое преимущество перед квантовым – его проще интегрировать с электронным. Технические сложности, конечно, есть, но их можно преодолеть.

— А зачем нужно их объединять?

— Например, для решения задач машинного обучения – включаем нашу фотонную компоненту, а если нужно считать привычные задачи, то – электронные. Это удобно,

практично, и я думаю, что именно так и будет.

 

 

 



©РАН 2024