Komputerowe chipy przyszłości mogą być produkowane z miodu!

Naukowcy z Washington State University dokonali odkrycia, które może znacznie uprościć rozwój chipów komputerowych. To ich tworzenia mają posłużyć tzw. memrystory, które zostaną wyprodukowane z miodu.

Rozwiązanie, które zostało przygotowane przez amerykańskich naukowców, może sprawić, że za kilka lat chipy komputerowe będą nie tylko prostsze w produkcji, ale także podatne na recykling i znacznie bardziej przyjazne dla środowiska.

Mowa bowiem o memrystorze, czyli elemencie przypominającym tranzystor, którego działanie naśladuje pracę ludzkiego mózgu – może on bowiem zarówno przechowywać, jak i przetwarzać dane w pamięci. Nieco zaskakujący jest fakt, iż naukowcy z uniwersytetu w Waszyngtonie opracowali prototyp takiego elementu wykonanego z miodu.

W trakcie tego badania uzyskano memrystor o szerokości ludzkiego włosa, a jego docelowa szerokość to 1/1000 tego rozmiaru. By osiągnąć ten cel, wykorzystany do produkcji miód przetworzono do postaci stałej, a następnie umieszczono go pomiędzy dwoma metalowymi elektrodami, by odtworzyć proces działania ludzkiej synapsy. Takie rozwiązanie pozwoliło na uzyskanie urządzenia, które jest w stanie włączać i wyłączać się z prędkością podobną do ludzkiego mózgu, a więc od 100 do 500 nanosekund.

Oczywiście przed naukowcami jeszcze daleka droga, by to rozwiązanie znalazło zastosowanie w przemyśle. Można oczekiwać, że kolejne informacje na temat rozwoju tej technologii pojawią się za kilka lat.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *