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《人类2.0:在硅谷探索科技未来》生机再燃,让“纳米”许你一个未来

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“纳米泡沫之后,质疑和批评声当然不少,不过,我想问批评者的问题很简单:如果纳米技术失败了会怎样?如果目前正在进行的纳米研究都不会发生又会怎样?”

除了几种已知的纳米新材料带来的广泛应用,目前纳米技术在抗击癌症、治疗脑损伤等方面的进步振奋人心,在我们身体内部工作的纳米机器人已呼之欲出;在信息技术方面,摩尔定律目前已经在接近物理极限,而纳米技术则有望继续这一定律,甚至能帮助制造通用量子计算机……总之,纳米技术的研究寄托着解决我们这个时代多个主要问题的希望。

2005~2009年出现纳米泡沫,究其原因,在于投资者对纳米技术的应用以及其开发周期较长缺乏认识,资本市场热炒造成了盲目投资,并不代表纳米技术本身虚妄。如果纳米技术失败了,未来的世界会枯燥和无聊很多,而没有人想要一个没有希望和梦想的未来。

纳米技术下的新医疗

纳米技术在医学领域的应用主要是什么?雷·库兹韦尔声称纳米技术能“清除癌细胞,备份记忆并延缓衰老”有科学依据吗?

目前,纳米技术在医疗领域广为称道的变革是“靶向给药”,麻省理工学院著名教授罗伯特·兰格(Robert Langer)可能是这个领域最著名的研究者了,他从1976年开始就一直在这个领域耕耘。如今,很多药物之所以有副作用,是因为它们往往不仅攻击病毒,还攻击所有的健康细胞。“靶向给药”的研究目的是让药物精准得仅针对病患处治疗,更进一步说,兰格教授目前还正在研究注入人体的药物是否能以可控的频率定时释放,从而让药效更持久。他为此研发出了一种纳米聚合物。聚合物是非常灵活、可塑性很强的材料,比如塑料和橡胶。兰格的纳米聚合物可以带着药物穿行于身体之内,它可以检测到何时到达病患处,然后再以适当的频率释放药物。

此外,詹姆斯·舒瓦兹(James Swartz)在斯坦福的实验室编程了一个纳米粒子,它具备类似病毒的传染效应,从而可以将治疗药物传送到身体内的特定位置。[1]

这种精准用药的方式当然有助于治疗包括癌症在内的很多疾病。化疗是癌症最常用的一种治疗方式,但它有极大的副作用,因为它在杀死癌细胞的同时,也会伤害身体里快速生长的其他细胞,很多病人在化疗后大量掉头发就是最典型的表现。加拿大多伦多大学沃伦·陈(Warren Chan)的团队创造了一种能让化疗药物仅“瞄准”癌细胞释放的纳米粒子,这些“聪明”的纳米粒子还可以一直停留在血液中,以便能够第一时间发现癌细胞,然后它们可以改变形状、大小甚至结构来攻击癌细胞。[2]

在早期的癌症检测方面,2014年,印第安纳大学的拉杰什·萨达尔(Rajesh Sardar)设计的纳米传感器可以检测出血液中的microRNA分子浓度的变化,从而为胰腺癌发出早期的警报。[3]

颇为振奋人心的是,2015年,得克萨斯大学的丹尼尔·西格沃特(Daniel Siegwart)使用合成纳米粒子研发了一种microRNA疗法(RNA,即RibonucleicAcid,核糖核酸,存在于生物细胞以及部分病毒、类病毒中的遗传信息载体)。MicroRNAs(miRNAs)是在真核生物中发现的一类内源性的具有MicroRNA调控功能的非编码RNA,其大小长20~25个核苷酸)来抑制肝脏肿瘤。将来,同样的技术还可以用于向我们的DNA发布“命令”,比如,关闭对我们的身体造成损害的基因,提供一个新的、完整的基因来取代停止工作的基因。

在治疗脑部和身体损伤方面,纳米技术也有突出表现。2016年,华盛顿大学医学院的罗里·墨菲(Rory Murphy)和威尔逊·雷(Wilson Ray)与伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校约翰·罗杰斯(John Rogers)团队发表了双方合作的成果:他们用纳米技术制造了无线大脑传感器来监测重度脑损伤的患者。在人体内植入电子装置的技术我们早已能做到,问题是人体容易感染,康复数年的病人甚至还有可能死于体内移植物的感染,替代这种电子移植物的新材料就是可以在体内溶解的化合物。双方制造的纳米传感器正是如此:它们可以在人体中穿行,发挥到传递信息作用后又可以直接被人体吸收,无须再做手术将其取出。[4]

密歇根大学的马晓龙(Peter Ma)制造的纳米粒子可将一个microRNA分子带到损伤的骨头附近的细胞中,从而将这些细胞变成骨修复机器人。[5]

此外,纳米技术在医学上的另一种重要应用也正在科罗拉多大学紧张研发中。目前,医学上面临的最紧迫的问题之一是,我们并没有开发出新的抗生素,但细菌在不断进化。如今已知的对抗生素具有耐药性的细菌包括沙门氏菌、大肠杆菌、金黄色葡萄球菌等,它们的数量不断增加,每年导致约两百万人感染,仅在美国就导致23 000人的死亡。这些微生物还在不断进化,很快已有的抗生素都会对它们失去作用。而科罗拉多大学的阿纳什·查特吉(Anushree Chatterjee)和普拉桑特·纳格帕尔(Prashant Nagpal)正在研究用新型光敏纳米微粒(light-activated nano-pa rticles)来攻击这些细菌。[6]

普拉桑特·纳格帕尔是纳米工程背后的“大脑”,他可以在纳米比例上操作物质来得到新的性能。比如,他可以将一些半导体转化成跟金属一样好的导体(可用于提高太阳能电池的能力);他找到了将红外辐射转化为电能的方法(可能带来新一代太阳能电池板的诞生);他还发明了“量子分子测序”(quantum molecular sequencing),一种仅用一个分子就可以测序一个人基因组的方法(之前需要一滴血或一块皮肤才能测序)。他的实验室就是多个领域都可以从纳米技术中受益的活生生的例子。

操作分子的机器人

医学对纳米技术的应用已经如此深入,接下来我们的身体里是否会有很多维护健康的纳米机器人?

确实,纳米机器人是纳米技术最让人着迷的一个分支。目前,几种人工(更好的词是合成)纳米电机已经基于不同的推进机制作了测试。德国马克斯—普朗克研究所(Max Planck Institute,MPI)的皮尔·菲舍尔(Peer Fischer)已经造出了能够“游泳”(或者,更形象的词是“划桨”)到血管里的纳米机器人。这些机器人其实使用非常规的物理原则进行移动,有一天,它们就能执行简单的医疗程序。[7]

目前,每年全世界范围内患丙肝的人数达到1.7亿,而我们至今还没有研发出很好的疫苗。佛罗里达大学的刘晨开发的纳米机器人就可以专门抗击丙肝,它们可以攻击和阻止病毒的复制。具体来说,她的纳米机器人在一种能识别病毒的类DNA化合物的“导航”下运作,能够指示一种酶来破坏病毒的复制机制。[8]

加州大学圣地亚哥分校的汪少杰(Joseph Wang)、张良方以及他们的学生高伟发明了一种能够自推进的纳米机器人。他们的纳米机器人放置在老鼠的胃部进行实验,能利用胃部消化时产生的气泡作为自推进的动能,然后纳米机器人再前行到需要“卸货”(药物等)的人体部位去。[9]

为了创造新的材料,我们需要建造新的分子结构。过去,化学家们为此需要在实验室里跟各种装满奇怪的化学物质的瓶瓶罐罐们打交道。曼彻斯特大学的大卫·利(David Leigh)希望能改变这种工作状况。他想建立一个相当于工厂流水线的纳米制造装置。这个“纳米工厂”需要先有能将物体(分子)捡起来并送到其他地方的纳米机器人,也就是说,大卫·利想要制造一个能移动一个分子的机器人。[10]

不难看出,纳米技术和生物技术之间有很大关系,有德鲁·安迪这样的生物学家认为,某种程度上,生物技术就是纳米技术。确实,生物学研究一度滞留在分子水平,但生物技术正越来越深入到细胞内部,而纳米技术甚至能让生物技术进入到原子以下的领域。纳米粒子可以改变细胞的行为,而不改变细胞的DNA,这对肿瘤细胞尤其有用。

形象地说,纳米粒子能变成细胞内部的“特洛伊木马”。例如,2016年,密歇根大学霍华德·佩蒂(Howard Petty)的团队创造了一种纳米粒子,它能以造成细胞新陈代谢短路的方式杀死眼部的肿瘤细胞。[11]

纳米技术和生物技术之间有着深度互动并不奇怪,有时候两者交融出来的应用是出乎意料的。比如,如果你想用纳米技术制造一个能够保存和延续上万年的数据存储装置,只要先看下大自然的发明:DNA。DNA在非常小的空间里存储了大量的信息,在理想的情况下,真的能做到“万年不朽”。可以说,DNA保存良好的化石就是目前这个星球上“发明”出来的最令人惊叹的存储器,且远在计算机之前就出现了。

以此为鉴,2015年,瑞士苏黎世联邦理工学院(Swiss Federal Institute of Technology,ETH Zurich)的罗伯特·格拉斯(Robert Grass)制造了一个“人工化石”的样本,并且将阿基米德古代数学的经典《机械定理的方法》和《瑞士1291年宪法》编码储存了进去。

挑战“室温超导”

纳米技术如何影响和改变信息技术?在纳米技术作用于信息技术方面,一个重要的领域是“室温超导”,超导是指导电材料在温度接近绝对零度的时候,材料中电阻趋近于0的性质。超导体是能进行超导传输的导电材料,但由于很难在室温下工作,超导体在实际应用中(如磁悬浮火车,医院使用的核磁共振成像机器等)非常昂贵,因为机器上的超导体必须一直被人工冷却。

如果室温超导能够实现,这将是一个梦幻般的解决方案,因为超导体在导电上“毫无浪费”。如今的电子和电气设备中使用的导线一点也不“超级”,例如,从发电厂传送到普通家庭的电力6%由于电阻而丢失。事实上,超导体的功率把手将不再需要将低压交流电转换为高压交流电,现在电厂需要用大变压器做转换,因为我们需要高压交流电进行长距离的电力传输。

计算机和手机的电子电路可以用超导体制成的话,将大大节省电能并降低热量。这对交通运输的影响也将是巨大的,我们的下一代铁路都将成为磁悬浮铁路。我们距室温下实现核聚变的梦想会更接近(一直以来,科学家们努力研究可控核聚变,因为核聚变可能成为未来的能量来源。核聚变燃料可来源于海水中富含的氘等氢同位素,所以核聚变燃料是无穷无尽的)。

今天的核聚变反应堆需要使用特殊的磁铁来产生能触发核聚变所需的强磁场,但与此同时,电线承载的电流温度会呈几何级数迅速上升,由于这个因素并不可控,我们目前在核聚变方面能做的还非常有限,而超导导线将允许我们向磁铁中输送大量的电能,却不用担心爆炸问题。

虽然有很多科学家们都致力于“室温超导”,但目前还很难说到底取得了多少进步。那么,纳米技术可以创建在室温下工作的超导体吗?2014年,伦敦纳米技术研究中心克里斯·皮卡德(Chris Pickard)的团队和斯坦福大学沈志勋的团队提出了让石墨烯变成超导体的一种方法,但该方法是否会奏效目前还言之过早。

2014年,德国马克斯—普朗克研究所米哈伊尔(Mikhail Eremets)的团队在比绝对零度高的温度下用氢硫化合物实现了超导性(零下70摄氏度,相对来说,几乎是“室温”)。[12]

在过去的几年里,为了实现更高温度下(高于绝对零度)的超导,科学家们还把眼光转向了激光技术。2014年,德国马克斯-普朗克研究所的安德烈亚·卡瓦莱里(Andrea Cavalleri)使用激光实现了室温超导……但持续时间只有0.000000000002秒;2016年,同一团队再次成功了,不过这次他们使用的是“富勒烯”分子,而富勒烯分子处于圆筒形时其实就是碳纳米管,也就是说,研究者将这种超导富勒烯加热到103K,但只持续了不到一秒钟的极小的一部分。

我一直好奇当室温超导体成为常见的材料后会发生什么。科学家们可能还没意识到那也许将会是一场环境灾难,想象一下一堆一堆由我们的电视机、电脑、手机、变压器等组成的垃圾,如果室温超导体被大规模生产了,我建议大家先投资几家可回收电子垃圾的公司吧!

“拯救”摩尔定律

纳米技术可以帮助继续维持摩尔定律吗

摩尔定律允许“更小”和“更强大”共存,这一趋势已成功演化了近50年,但物理学家们清楚地知道,我们目前的水平正在接近物理极限。

计算机科学开始之初,硬件上的进步都是被军队、太空探索项目等政府机构的需求推动的。计算机是在“二战”之中诞生的,之后的进步主要由NASA或DARPA(全称为Defense Advanced Research Projects Agency,美国国防部高级研究计划局)推动。DARPA是美国国防部重大科技攻关项目的组织、协调、管理机构和军用高技术预研工作的技术管理部门,主要负责高新技术的研究、开发和应用。如果不是这些大的政府机构,那也会是一些大的计算机巨头公司来推动硬件变革,因为只有它们有执行大量计算的需求和巨额投资能力。

我们这个时代发生的一个重大变化是,硬件不断改变的压力来自消费类电子产品。NASA、DARPA和一些大公司根本不在乎“浪费电”来运行大型计算机,但消费类电子产品的广大用户们承受不了,他们想要越来越小的计算机。

正是摩尔定律让我们使用的电子装备发生了翻天覆地的变化。几乎每十年,电脑都会“大变身”。从20世纪60年代的大型主机到70年代的小型机,从80年代的个人电脑至90年代的笔记本电脑,再到2000年后无处不在的智能手机。如今正在发生的变革则是为物联网而生的嵌入式处理器。

我们一直认为,下一个十年也会因新一代计算机设备的诞生而完全不同,但是,如果摩尔定律“失灵”了怎么办?如果我们所有的电子产品都停留在目前水平又会怎样?后果大概就会像高速行驶的火车骤然停下一样。

事实是,摩尔定律从2005年英特尔和AMD推出他们的第一个“双核”处理器时就已经开始失灵了,因为摩尔定律最初就是对能被“挤”进一个电子芯片的电子元件(晶体管)的数量而言的(1971年,英特尔推出的全球第一颗通用型微处理器4004,由2 300个晶体管构成。当时,公司的联合创始人之一戈登·摩尔提出后来被业界奉为信条的摩尔定律——每过18个月,芯片上可以集成的晶体管数目将增加一倍,意味着运算速度即主频就更快)。2000年开始,我们才将摩尔定律跟芯片的计算能力联系起来。英特尔2015年推出的“Xeon Haswell-EP”处理器声称具有55亿个晶体管,计算能力大大提升,事实是它具有“18核”。最初的微处理器基本上是一台电脑对应一个芯片,“双核”乃至“多核”微处理器其实是将多台电脑放在一个芯片上,即在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。

此外,单个晶体管的价格自从因为台湾半导体制造公司(TSMC)2011年推出了28纳米(28nm)芯片后其实是在上涨,而不是下降。2012年以后,英特尔就开始用不同的晶体管了,即“三栅极”晶体管。也有很多人将其称为“FinFet”(鳍式场效应晶体管,是一种新的互补式金氧半导体晶体管)晶体管,它最初是加州大学伯克利分校的胡正明(Chenming Hu)教授1998年发明的,胡正明的一个学生崔梁圭(Yang-Kyu Choi)在韩国科学技术院(KAIST)创建了纳米技术实验室,之后在FinFet晶体管上开创了一个又一个纪录。

2015年,英特尔发布第六代微处理器Intel Skylake,采用14纳米制程(比Intel 4004处理器强大40万倍),之后,英特尔却宣布其10纳米处理器Cannonlake将被推迟至2017年。14纳米也好,10纳米也好,“纳米”规模说的都是芯片上晶体管之间的间隔距离。英特尔第一个微处理器英特(Intel 4004)的晶体管间距是1万纳米,约有一根头发的十分之一宽。经过几十年的压缩后,如今达到14纳米。在这个尺度上再往下操作的难度和成本实在是太大了。

Intel Skylake的晶体管大约由100个原子组成,如果继续压缩,10年以内我们应该就能有2纳米的微处理器,因为一个原子的直径只有大约0.2纳米,意味着这些晶体管需要在仅有10个原子宽的空间工作!技术上是可行的,但价格会高到消费者难以承受。毕竟,如今建造微处理器工厂的成本已经达到数十亿美元。

除成本因素外,让芯片实现更快的速度,却不产生过多的热量已经变得越来越难了。因为,增加芯片的时钟速度(clock speed,振荡器设置的处理器节拍,也就是由振荡器产生的每秒脉冲次数)一定会增加其电能消耗,进而一定会使其产生更多热量。换句话说,如果想要继续压缩芯片,将更多的硅元件集成到一个极小的空间上,它们不可避免地会产生更多的热量。发明一个集微小、功能强大和价格便宜于一身的芯片并不难,但如果同时需要使用昂贵的冷却机制来给芯片降温,这样的芯片就毫无用处了。

英特尔和其他芯片巨头解决这个难题的办法是,在一个芯片上增加多个处理器。即上文提到的,从2005年开始英特尔等巨头相继推出“双核”乃至“多核”微处理器,但“多核”之路面临诸多来自软件算法、安全性能等多方面的挑战,英特尔曾最多展示过80核的微处理器,但并未能商业化。

即使英特尔和其他芯片巨头们找到了冷却电路的方法,这些微小的电路也正在接近几个原子的大小,只比大多数病毒小一些。在超低温情况下,这些微小的电路会开始出现量子效应(quantum effects),这会让它们变得不稳定。

2016年,英特尔执行副总裁之一威廉·霍尔特(William Holt)公开承认,英特尔不打算在7nm以下的芯片中继续使用硅了。这没什么好奇怪的,早在2014年,IBM就宣布投资30亿美元到“后硅时代”的计算机技术上,并特别提到了7nm的这个门槛。到那个时候,硅谷再叫“硅”谷就不合时宜了。霍尔特提出,届时,“自旋电子学”(spintronics,自旋电子学是一种使电子充电和旋转均能用于携带信息的新技术,具有广泛的应用潜力)可能会替代今天的“电子产品”。

业内巨头们一直在寻找解决方案。2012年,IBM宣布发明了同时使用电力和光纤连接的芯片,并在2015年发布了很多改进版本。2015年,麻省理工学院的拉杰夫·拉姆(Rajeev Ram)宣布,他的研究小组(与加州大学伯克利分校合作)也建造出了这样的“光电”处理器。

然而,纳米技术提供了通过纳米电路来从根本上解决这个问题的可能性。石墨烯“纳米带”1996年被藤田光孝(Mitsutaka Fujita)从理论上提出后已经二十年了,它可以取代硅半导体,提供更高的晶体管密度和时钟速度。问题是如何制造出石墨烯“纳米带”。目前,加州大学洛杉矶分校的保罗·维斯(Paul Weiss)、加州大学伯克利分校的费利克斯·菲舍尔(Felix Fischer)和威斯康星大学的迈克尔·阿诺德(Michael Arnold)正在实验提高石墨烯“纳米带”产量的方法。

石墨烯总是在“最具希望的新材料列表”的前端,但也不是解决这个问题的唯一希望。为了取代硅,世界各地的研究者都在寻找可能的二维材料。石墨烯在取代硅上的问题是它导电性能太好了,大多数科学家们都更想找到类似硅的半导体材料。自2010年以来,当洛桑联邦理工学院的安德拉斯·克什(Andras Kis)用类似硅的新材料建造出晶体管以后,这种被称为“TMDC”(过渡金属二硫族化合物transition-metal dichalcogenide)的材料已成为取代硅的候选者之一。

2016年,英国计算科学中心的马杜·梅农(Madhu Menon)的团队发现了一种新材料,只有单原子层那么厚,像石墨烯一样,但它又是半导体,像硅一样。这种新材料又是在我们的星球上很容易可以找到的三种元素制成的,它们分别是硅、硼和氮。[13]

硅仍是未来电子电路的候选材料,继续使用硅还是有希望的,但它可能需要以完全不同的方式被使用。比如,用来传递光,而不是传递电子。研究者发现,继续使用硅晶体管,但使用光来传输信息,也能使计算机的性能得到极大提升。问题是,我们早已使用光纤电缆来传输全世界互联网上的数据,但在芯片上,我们仍在使用铜线将一个电路的信息传输到另一个电路,原因就在于光纤电缆难以压缩到电子芯片的纳米尺寸里,铜线可以做到,光纤电缆却做不到,压缩光的波长太难了。

2016年,来自加拿大阿尔伯塔大学的萨满·贾哈尼(Saman Jahani)和来自美国普渡大学的祖宾·雅各布(Zubin Jacob)发现了一种用基于硅的透明超材料来压缩光的办法,意味着未来有一天,我们的计算机可能会是用硅基光子电路做成的。[14]

其他值得一提的是,道格·巴拉格(Doug Barlage)的团队在加拿大阿尔伯塔大学开发了一种新型晶体管,可以说是1959年贝尔实验室发明的“MOSFET”(金属—氧化物半导体场效应晶体管,Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor,一种可以广泛使用在模拟电路与数字电路的场效晶体管)晶体管的进化版,可以用来制造非常薄,且具有弯曲能力的电子设备。[15]

不过,摩尔定律对硬件来说已经到极限了,但对软件来说,还没有一个可以命名的类似规则。大家容易忽略的是,软件的价格也一直在以指数速度下降,如今大多数应用程序都是免费的。软件的费用从20世纪70年代动辄数百万美元,到现在直降为零,这带来的影响和改变也是巨大的。

不容回避的是,如果微处理器的进步就此打住,后果将波及很多领域。比如人工智能,人工智能今天的很多进步主要都来自“暴力破解”,靠使用越来越强大的处理器来分析和计算。再比如虚拟现实,用户体验的逼真度跟处理器的速度也分不开。又比如物联网,嵌入式微处理器是物联网提供无时、无处不在的计算能力的重要支撑……

目前给我们希望最多的还是纳米技术,换言之,如果纳米技术失败了,未来10~20年的世界会相当枯燥,我们的电子设备在性能上将原地踏步,很多梦想的改变会一直停留在“梦想”中。摩尔定律可能会停止,数字设备可能只有非常小的进步。我们对数字设备的更新换代已经如此习以为常,但很可能未来的数字设备并没有什么改变。如果纳米技术失败了,世界会无聊很多。

不过,我们可以“自我安慰”的是,这也不是第一次人类期待的进步戛然而止了。比如飞机,如今的飞机跟20世纪60年代是同样的速度,虽然1969年的协和式超音速飞机更快,但因为公众的安全忧虑很快退出了历史舞台。没有“更快”的飞机并没有让人们特别失望或干脆不再使用飞机了,这意味着“更快”可能并不总等于“更好”。而且,制造芯片的巨额费用迫使零散的公司们合并成大型企业集团。如今,半导体市场被英特尔、三星、台积电等少数大企业主导(高通、AMD和其他公司也卖芯片,但这些芯片多由代工厂在亚洲制造)。目前的这种情况跟飞机和汽车制造业很相似,想让这些大公司自己发起重大变革总是比较困难的。

再造计算机

纳米技术能否帮助再造计算机

制造计算机还有别的方法,可以用忆阻器替代晶体管,这尤其有望推动模拟存储和人工智能领域的进步。

不过,在短期内,纳米技术对计算机的主要贡献实际上是存储设备。如今我们的计算机使用的是一种称为“D-RAM”的动态随机存取存储器,但它很不稳定,当你关闭设备时,所有信息都会丢失,你需要“保存”正在进行的工作到磁盘中去,当你再次打开设备时,这些信息必须再从磁盘复制回内存器里,这也是为什么数字设备需要“启动”。

改变这种情况的方法是,使用忆阻器代替晶体管,忆阻器是一种稳定的元件,当电源关闭时它们不会失去正在处理的信息。简单地说,忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻。早在1971年,加州大学伯克利分校的蔡少棠(Leon Chua)就提出了可能存在可以测量电流的第四种电子元件——忆阻的理论。但要证明忆阻理论,需要在纳米尺度上进行操作。

得益于纳米技术的推动,2008年,惠普的斯坦·威廉斯(Stan Williams)证明了“忆阻器”的存在和实用性。忆阻器不是电阻器,不是电容器,也不是电感器,它是第四种电子元件,具备的属性是原来的三种电子元件以任意方式组合都不能得到的,具备其他电子元件没有的诸多优点。忆阻器的表现就像大脑中的突触一样,其特性取决于曾有多少电流经过它,就像突触的“实力”取决于它们是否被经常使用一样。

目前的人工神经网络并非硬件设备,它们是在数字计算机上运行的软件算法。如今人工智能所有的“深度学习”系统,事实上也都是在数字计算机上运行的计算机数学。然而,数字计算机运行的是二进制逻辑,信息需要被转化成用0和1表示的一串数字信号,不管能转换的数字多么精确,都无法最完整地呈现原始信息,而模拟信号却能完整呈现,忆阻器具备的“模拟”特性以及它与突触的相似性决定了它可能是构建人工神经网络的更好乃至绝佳材料。

有很多科学家在这方面进行了探索和尝试。2010年,密歇根大学的科学家们首次将半导体神经元和忆阻器突触放到了一起。[16]

2015年,加州大学圣巴巴拉分校德米特里·斯特鲁科夫(Dmitri Strukov)的研究团队建成了一个人工神经网络,由约100个用金属氧化物忆阻器做成的人工突触组成。[17]

2015年,来自美国新墨西哥州的一名创业者声称他们已经用忆阻器建成了一个模拟芯片,专门应用于机器学习。

同年,俄罗斯科学家们在曾经开发了苏联核武器的库尔恰托夫研究所(Kurchatov Institute)也建成了由塑料忆阻器做成的人工神经网络。[18]

如今的磁存储技术也可以从纳米技术中受益。2011年,来自加州圣何塞IBM阿尔马登(Almaden)研究中心的安德烈亚斯·海因里希(Andreas Heinrich)的团队将存储一个比特(a bit)所需的原子数量从原来的100万减少到12个。在实践中,这意味着磁性存储器相比最流行的硬盘和存储器芯片,能带来多达100倍的存储密度。研究者们在操纵单个原子上的技术越来越让人印象深刻,2012年,澳大利亚新南威尔士大学的米歇尔·西蒙斯(Michelle Simmons)和美国普渡大学的格哈德(Gerhard Klimeck)甚至用单个原子(磷原子)创建了一个晶体管。

帮助制造量子计算机

纳米技术跟量子计算机有关系吗

纳米粒子可以同时处于两种状态(同是0和1),这正是量子物理学的特性。因此,纳米技术与量子计算机自然会有交集。

“量子计算”的概念可以追溯到1982年,由伟大的物理学家理查德·费曼提出,可以通过利用量子叠加原理存储信息。与传统计算机的二进制相比,量子计算的基本单元是原子尺度的单位,即“量子比特”(qubit),它们能够同时是0和1的叠加态。多量子位可以与所谓的“纠缠态”联系到一起,单独的一个量子位的改变就可以影响到整个系统。

实践中,这意味着一台量子计算机可以同时执行多个并行计算。比如,同时进行多个搜索任务。假如要在1 000本书中搜寻一个特定的记号,普通计算机需要逐一搜寻,而量子计算机可以同时搜寻1 000本书。也就是说,量子计算机可以同时解决多个问题,这种超快速度带来的改变和影响是极具想象空间的。

1997年,英国物理学家科林·威廉姆斯(Colin Williams)和施乐帕克研究中心的斯科特·克利尔沃特(Scott Clearwater)出版了一本名为《探索量子计算》(Explorations in Quantum Computing)的书,具体描述了如何制造一个量子计算机。

1999年乔迪·罗斯(Geordie Rose)和亚历山大·扎戈斯金(Alexandre Zagoskin)两位量子物理学家在加拿大创建了D-Wave公司来制造量子计算机。2007年,D-Wave在位于加州山景城的计算机历史博物馆展示了第一台量子计算机样品,虽然很多专家持怀疑态度,但D-Wave还是在2011年出售了第一款商用量子计算机。目前,D-Wave的投资者名单中包括亚马逊的创始人杰夫·贝索斯以及美国中央情报局,它的购买客户则包括NASA和谷歌。

除D-Wave公司外,目前量子计算机最令人兴奋的研究可能正在2006年成立的联合量子研究所(JQI)进行,该研究所由美国国家标准与技术研究院(NIST)、美国国家安全局(NSA)以及马里兰大学(位于华盛顿特区附近)共同创建。2009年,NIST发布了一个通用可编程的量子计算机,但几乎还没有实际应用,研究成果主要停留在理论层面。

目前量子计算机方面的主要研究进展包括:2013年,马克·华纳(Marc Warner)的团队在伦敦纳米技术中心发现,染料中名为“铜酞菁”(copper phthalocyanine)的电子在叠加态保留了很长时间,这意味着也许他们发现了适用于量子计算的硅。

2014年,荷兰代尔夫特理工大学在相隔3米的两个量子比特(quantum bit)之间以零错误率传递了信息,这是一个重大的成就。2015年,NIST在超过100kms(绝对的度量单位)的距离下成功传递了量子信息,NIST的一位科学家大卫·维因兰德(David Wineland)被授予了2015年的诺贝尔奖。

2016年,马里兰大学克里斯托弗·门罗(Christopher Monroe)的团队推出了五位量子比特模块(five-qubit modules),它可以合并大量的量子比特来创造量子计算机。

D-Wave此前声称他们已经制造了一个有1 000多个量子位的量子计算机,科学家们对此还是持怀疑态度,但与D-Wave不同的是,克里斯托弗的实验任何大学都可以复制并验证。同样在2016年,IBM将五位量子比特模块的计算机放在了云上,推出基于云的量子计算平台——Quantum Experience。

制造量子计算机存在两个主要问题。第一个问题是,大部分量子计算机用的是超导电路,因为量子计算在超导状态下更易实现,但是超导需要非常低的温度,同样的问题,在室温超导成为可能之前,冷却过程非常昂贵。第二个问题是,超导量子比特不稳定(这是量子物质的特性)。

谷歌和IBM在这一领域非常活跃。2013年谷歌购买了一台D-Wave的量子计算,2014年谷歌签下了约翰·马蒂尼斯(John Martinis)教授,他在加州大学圣巴巴拉分校研究量子比特已经超过了10年。

量子比特的质量可不是小事,D-Wave的量子比特就没有约翰·马提尼教授研发出来的稳定可靠。谷歌签下这位教授真正引发了跟IBM之间的竞争。2015年,马提尼的团队研发出了一个高度可靠的架构:9个量子比特排成一条线。几个月后,IBM在纽约的团队声称他们研发出了相似的架构:4个量子比特以2个为一组排列。两大巨头在竞争谁能发明第一个通用量子计算机。

此外,诺基亚贝尔实验室的鲍勃·威利特(Bob Willet)和微软的迈克尔·弗里德曼(Michael Freedman)正在寻找一种不同的量子比特的“拓扑量子比特”,希望它不会存在超导量子比特的问题。

量子位的产生可以依靠几种不同的方法,包括电子自旋、原子能级和光子量子态。光子能够在很长的距离和时间周期内很好地保存纠缠态。但是产生稳定可量的光子纠缠态是一大难题。2016年,来自加拿大国立科学研究所(INRS)的罗伯托·莫兰多蒂(Roberto Morandotti)教授团队在这个问题上有了重大突破,他们开发出了一种光学芯片,芯片上的量子频率梳可以用来同时产生多光子纠缠的量子比特状态,有望帮助量子计算机解决诸多发展道路上的障碍。

“隐身”不再遥远

纳米技术接下来要顺利发展的话,我们就需要一个大的“成功故事”。石墨烯还不足以抓获公众的想象力,也许它并不像科学家们原来以为的那样“强大”吧。我的朋友珍妮弗·迪翁(Jennifer Dionne)是斯坦福大学的纳米技术实验室的负责人,她总是开玩笑说,孩童时代读哈利波特的小说时,她的梦想就是制作出“隐形斗篷”,而如今纳米技术可以让她梦想成真了!珍妮弗目前正在研究一种可以让物体“隐形”的材料,这不仅有趣也会有很多实际的应用意义。

2006年,来自北卡罗来纳州杜克大学的大卫·史密斯(David Smith)实现了最初由伦敦帝国学院的约翰·彭德里(John Pendry)提出的构想:如果你能用可以弯曲电磁波的材料(光是一种电磁波)覆盖一个物体,你就能让该物体隐形。彭德里开创了“超材料”科学,即那些在自然界中不存在的材料科学[实际上,苏联物理学家维克托·韦谢拉戈(Victor Veselago)在1968年已经提出了理论设想]。

大卫·史密斯就使用了这样一种超材料来弯曲物体周围的微波,从而使物体不可见。略为遗憾的是,这种超材料也只能在微波范围内发挥作用。

2005年,安德里亚·阿鲁(Andrea Alu)提出了“等离子隐形”的概念,同样,他使用的也是超材料。2012年,他的团队成功制造了第一个超材料斗篷,只有几微米厚,可适用于空间中的3D物体。[19]

然而,它也只对微波发挥作用。能使所有光波都弯曲的“隐形斗篷”还没有人发明出来。而这恰恰可能是纳米技术发挥用武之地的机会,如果纳米技术在这方面成功了,一定会再次引发轰动。

用纳米技术制造纳米技术

在纳米尺度操作物质以及制造纳米材料都是非常昂贵的,这是目前整个行业面临的最简单也是最直接的门槛,大实验室的解决方案非常简单:花更多的钱打造更强大(和更昂贵)的显微镜以及各种工具。但我认为,除非我们弄清楚如何使用纳米技术本身来制造纳米材料、装备等;否则纳米技术肯定没办法“便宜”,而只要在纳米尺度上工作仍旧如此昂贵,批量生产并投入市场的纳米材料、装备等就不会出现。

值得强调的是,我们“巨大”的手指和“巨大”的眼睛根本不是处理微观事物的“自然”方式,我们需要同样处于原子尺度的微观手指和微观眼睛来操作,我们需要用纳米技术来制造纳米技术。

全世界所有的科学家们都在研究如何降低“纳米制造”的成本。在湾区的流行技术是胶体合成法(colloidal synthesis),加州大学伯克利分校的保罗·阿利维萨托斯(Paul Alivisatos)至少从1996年就开始探索了。

纳米压印光刻技术是1995年由明尼苏达大学的史蒂芬·周(Stephen Chou)最先提出,2012年,维也纳科技大学的于尔根·斯坦普弗尔(Juergen Stampfl)发明了一种名为“双光子光刻技术”的快速纳米3D打印技术,用这种技术可以打印出非常小的物体。

2014年,首尔国立大学的金浩扬(Ho-Young Kim)开始用这种技术来制造纳米物体。科林·拉斯顿(Colin Raston)发明的“涡旋流体设备”(Vortex Fluid Device,VFD),这种设备在制造具有实际应用的精密碳纳米管时非常有用。[20]

解决这个问题的另一种办法是,将纳米颗粒编程,让它们自己组装成复杂的结构。这种方法也是大自然在处理蛋白质时采用的解决方案。来自美国劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory,LBNL)的徐婷正在进行这样的研究。2014年,她发表论文称,已证明纳米粒子可以在一分钟内形成高度“组织”的薄膜。[21]2015年,她与加州大学戴维斯分校的凯瑟琳·费拉拉(Katherine Ferrara)以及加州大学旧金山分校的约翰·佛萨耶斯(John Forsayeth)和克里斯托夫·班奇维兹(Krystof Bankiewicz)合作,正在创造一种可以自组装的纳米粒子,它们能将化学物质输送到大脑中,用以对抗癌症。

如果目前这些技术中的任意一种能够成功降低纳米制造的费用,那么,纳米技术就可以华丽腾飞。

[1]  Yuan Lu,etc. Assessing Sequence Plasticity of a Virus-like Nanoparticle by Evolution Toward a Versatile Scaffold for Vaccines and Drug Delivery[J]. Proceedings of the NationalAcademy of Sciences,2015,112(40):12360-12365.

[2]  Seiichi Ohta,etc. DNA-Controlled Dynamic Colloidal Nanoparticle Systems for Mediating Cellular Interaction[J]. Sicence,2016,351(6275):841-845.

[3]  Gayatri K. Joshi,etc. Highly Specific Plasmonic Biosensors for Ultrasensitive MicroRNA Detection in Plasma from Pancreatic Cancer Patients[J]. Nano Letters,2014,14(12):6955-6963.

[4]  Seung-Kyun Kang,etc. Bioresorbable Silicon Sensors for the Brain[J]. Nature,2016,530(7588): 71–77.

[5]  Xiaojin Zhang,etc. Cell-Free 3D Scaffold with Two-Stage Delivery of miRNA-26a to Regenerate Critical Sized Bone Defects[J]. Nature Communications,2016,7:10376.

[6]  ColleenM.Courtney,etc. Photoexcited Quantum Dots for Killing Multidrug-resistant Bacteria[J]. Nature Materials,2016,15(5):529–534.

[7]  TianQiu,etc. Swimming by Reciprocal Motion at Low Reynolds Number[J]. Nature Communications,2014,5(5): 5119.

[8]  ZhongliangWang,etc. Nanoparticle-based Artificial RNA Silencing Machinery for Antiviral Therapy[J]. Proceddings of NAS,2012,109(31):12387.

[9]  Wei Gao,etc. Artificial Micromotors in the Mouse’s Stomach[J]. ACS Nano,2015,9(1):117-123.

[10]  Salma Kassem,etc. Pick-up,Transport and Release of a Molecular Cargo Using a Small-molecule Robotic Arm[J]. Nature Chemistry,2016,8(2):138-143.

[11]  Clark AJ,etc. WO3/Pt Nanoparticles are NADPH Oxidase Biomimetics that Mimic Effector Cells in Vitro and in Vivo[J]. Nanotechnology,2015,27(6):065101.

[12]  A. P. Drozdov,etc. Conventional Superconductivity at 203 K at High Pressures[J].Physics,2015,525:73-76.

[13]  Antonis N. Andriotis,etc. Prediction of a new Graphene-like Si2BN Solid[J]. Physical Review B 93,2016,081413(R).

[14]  SamanJahani&Zubin Jacob .Overview of Isotropic and Anisotropic All-dielectric Metamaterials[J]. Nature Nanotechnology,2016,11:23-36.

[15]  Gem Shoute,etc. Sustained Hole Inversion Layer in a Wide-bandgap Metal-oxide Semiconductor with Enhanced Tunnel Current[J]. Nature Communications,2016,7:10632.

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[17]  M. Prezioso,etc. Training and Operation of an Integrated Neuromorphic Network Based on Metal-oxide Memristors[J]. Nature,2015,521(7550):61-64.

[18]  V.A.Damin,etc. Hardware elementary perceptron based on polyanilinememristive devices[J]. Organic Electronics,2015,25:16-20.

[19]  Andrea Alu,TEDxAustinVideo.On the Quest to Invisibility: Metamaterials and Cloaking.http://www.youtube.com/watch?v=jseHPnqXlPY.

[20]  KasturiVimalanathan,etc. Fluid dynamic lateral slicing of high tensile strength carbon nanotubes[J]. Scientific Reports,2016,6:22865.

[21]  Joseph Kao.Rapid Fabrication of Hierarchically Structured Supramolecular NanocompositeThin Films in one Minute[J]. Nature Communications,2014,5:4053.