研究者たちは、半導体技術を使って3次元プロセッサを製造することで、ワイヤレス通信に画期的な進歩をもたらした。フロリダ大学の研究者らによって報告されたこの発明は、現在のワイヤレス通信の状況を根本的に作り変える可能性があるという。

既存のワイヤレス通信手段は、主に平面プロセッサーと呼ばれるものを使用している。平面プロセッサーは2次元構造であるため、電磁スペクトルでの動作には限界がある。

半導体は、その名の通り、従来の導体と絶縁体の中間の電気伝導特性を持つユニークな材料である。これらの材料が持つ抵抗率のレベルは通常、温度によって支配され、これは金属がどのように振る舞うかとは正反対である。このようなユニークな特性により、従来の電気部品の能力を拡張する方法で採用することができる。

今回、フロリダ大学の研究チームが作り出したのは、従来の平面（2次元）プロセッサとは“次元の異なる”3次元プロセッサだ。この成果のチームを率いたRoozbeh Tabrizian博士によれば、3次元プロセッサの開発は、ワイヤレス通信技術の進化、特にほぼリアルタイムでの情報伝達への依存度の高まり、AIやその他の情報技術の実装において、画期的な進展だという。

「より効率的で信頼性の高いデータ伝送が可能になれば、新たな可能性への扉が開かれるでしょう」と、フロリダ大学電気・コンピューター工学科の准教授であるTabrizian氏は語った。また、この技術は「スマートシティ、遠隔医療、拡張現実などの分野での進歩を促進する」可能性があるという。

スマートフォンのような通信機器に搭載されている既存の技術は、データを電磁波に変換して情報を送信し、それが毎日何十億というユーザーの間を伝播している。スペクトラル・プロセッサーは、データが様々な周波数を効果的かつ効率的に移動できるようにするために使用される。

しかし、通信技術にかかる負担の大きさは、主に2次元平面プロセッサーの限界によって、維持できるデータ量の上限に近づいているとTabrizian氏は言う。

「プロセッサーの平面構造は、非常に限られた周波数範囲に制限されるため、もはや実用的ではありません」とTabrizian氏は述べている。これに加えて、さまざまな分野でAIの導入が進んでいることや、無線伝送技術への要求を大きく高めている他の技術もある。

この難問に対するTabrizian氏らの答えは、相補型金属-酸化膜-半導体（CMOS）製造プロセスと呼ばれるものを使用して作成した3次元ナノメカニカル共振器の作成であった。

Tabrizian氏と彼のチームは、半導体技術をさまざまな分野で採用し、特定の周波数で動作するさまざまなプロセッサを1つのチップに統合することに成功した。

その結果、単に3次元でワイヤレス・データを送信できるプロセッサ以上のものが誕生した。これらの技術は、2次元の前身とは異なる性能を提供し、本質的にスケーラブルであると同時に、既存の技術よりも省スペースである。

基本的に、チームは他とは違う一種のスペクトルプロセッサーを作ることでこれを達成した。

電気・コンピューター工学科の教授陣担当副学長であり、Tabrizian氏のチームのメンバーであるDavid Arnold氏は、彼らの新技術は “まさにゲームチェンジャー “であると語った。

「マルチバンド、周波数アジャイル無線チップセットに対するTabrizian博士の新しいアプローチは、製造上の大きな課題を解決するだけでなく、ますます混雑するワイヤレス世界において、設計者がまったく新しい通信戦略を想像することを可能にします。より簡単に言えば、私たちのワイヤレス機器は、より良く、より速く、より安全に動作するようになるのです」とArnold氏は声明で述べた。

論文

• Nature Electronics: Imaging circuits in three dimensions

参考文献

• University of Florida: Scientists revolutionize wireless communication with three-dimensional processors

研究の要旨

シュトゥットガルト大学とドイツのさまざまな企業を拠点とする研究者たちは、NV中心を含むダイヤモンドプレートを研究対象の回路領域に取り付け、セットアップ全体を約90μm×90μmの視野を持つ広視野蛍光顕微鏡に設置した。電流によって発生する磁場はNV中心のスピンに影響を与え、このスピンは光学的に検出される磁気共鳴を用いて測定される。この方法は、10μA μm-2という微弱な電流をサブマイクロメートルの空間分解能で検出することができ、ミリ波レーダー・アプリケーションに使用される2つのチップでテストされた。この2つのチップは光学顕微鏡では同じように見えるが、NVベースの電流イメージングによって欠陥チップの故障を特定し、それがどの層にあるかを突き止めることができた。