Все, чем мы пользуемся сегодня, – связь, компьютер, интернет – обеспечивают транзисторы. Если в первой коммерческой микросхеме, кроме кремния использовалось всего несколько химических элементов, то сейчас – почти вся таблица Менделеева. Если раньше транзисторы на чипе можно было легко пересчитать, сегодня их около 100 миллиардов, и эта цифра, согласно закону Мура, только растет. Дальнейший рост потребует других физических носителей и принципов вычисления.
Микроэлектронику может усилить новая инфраструктура, которую ученые развивают прямо сейчас: фотоника, спинтроника, гибкая электроника, нейроморфные технологии. Их интеграция с микроэлектронными системами позволяет создавать гибридные решения для реализации таких приложений, как высокоскоростные коммуникации, интеллектуальные вычисления и носимые технологии, а значит они способны изменить будущее различных отраслей промышленности и повседневную жизнь.
В нашем материале, опубликованном в новом дайджесте «Открывай с РНФ», вместе с грантополучателями Фонда мы поговорили о нескольких ведущих направлениях фундаментальных исследований в сфере микроэлектроники и смежных областей: какими они видят проблемы и перспективы данной области, и как скоро эти разработки обеспечат технологический суверенитет России.
На фундаментальной науке об электричестве и магнетизме построена электроника, а на оптике – фотоника, где вместо электронов носителями информации выступают частицы света – фотоны. Фотоника бывает классической и квантовой, в этот раз поговорим о классическом направлении, когда фотон рассматривается не как частица, а как электромагнитная волна, такая же как радиоволна, но с более высокой частотой, позволяющей передавать большой объем информации. Еще одно преимущество фотоники – точность: оптические измерения сегодня считаются самыми точными.
Где заканчивается электроника и начинается фотоника, и смогут ли оптические системы заменить электронные? Об этом рассказывают наши грантополучатели.
Сергей Бабин, доктор физико-математических наук, директор Института автоматики и электрометрии СО РАН
«На заре развития оптоволоконной связи использовались многомодовые световоды, то есть оптическое волокно, по которому распространяется много устойчивых пространственных мод света, а если упрощенно – много разных лучей со своими траекториями. Позже в таких световодах нашли недостатки: моды перемешивались и ухудшали качество сигнала, поэтому стали применять их одномодовые варианты. Однако сейчас научное сообщество находит новые пути развития технологии создания многомодовых световодов, которые позволят значительно превзойти одномодовые по своим возможностям. Они могут повысить объем передаваемой информации, помочь в микрообработке материалов и создании «умных» композитов, быть востребованными в микрохирургии, биомедицине и других областях.
Несколько десятков научных групп в мире ставят перед собой задачу усовершенствовать и вернуть в практику многомодовые световоды, а также их более современный вариант – многосердцевинные световоды. И наш коллектив один из них. Мы научились с помощью фемтосекундного лазера поточечно модифицировать показатель преломления и таким образом «рисовать» в многомодовых световодах трехмерные структуры, чтобы управлять светом, формировать и передавать сложный оптический сигнал без искажений.
Магистрант Жибзема Мункуева записывает 3D-структуры фемтосекундным пучком, структурированным с помощью пространственного модулятора света. Источник: Наталья Коляда
За последние годы в области волоконной оптики произошли два переломных события, которые повлияли на развитие исследований, в том числе нашего проекта. Во-первых, это фундаментальное открытие эффекта керровской самоочистки многомодового пучка. При распространении света, состоящего из многих поперечных мод, его интенсивность может менять свойства среды, в частности, показатель преломления, за счет чего моды начинают нелинейно взаимодействовать. В результате очень плохое, пятнистое распределение света на выходе из многомодового световода превращается в красивый пучок с колоколообразным профилем интенсивности и устойчивым распределением мод. Количество этих мод и их распределение удалось описать известным в других областях законом Рэлея–Джинса, соответствующему термодинамическому равновесию.
Во-вторых, это появление пространственных модуляторов света – матрицы, которая локально модулирует фазу кусочка пучка. На основе такого устройства сотрудники нашей лаборатории разработали анализатор модового состава, который позволяет измерить распределение мод в пучке голографическим методом. С помощью этого прибора мы первыми в мире напрямую измерили распределение мод в разных ситуациях: Рэлея–Джинса в пассивных световодах, экспоненциальное распределение в многомодовых волоконных резонаторах с 3D-структурами.
Аналогичные структуры можно записывать и в многосердцевинных световодах, где мы также наблюдали очень интересные эффекты. В резонаторе с массивом брэгговских решеток у торцов волокна при взаимодействии мод сердцевин между собой может происходить как пространственная, так и спектральная локализация света. Это приводит к тому, что многосердцевинное излучение преобразуется в обычное одномодовое, при этом параметры излучения значительно улучшаются.
Слева-направо: младший научный сотрудник Михаил Гервазиев, аспирант Виталий Волоси, младший научный сотрудник Владислав Ефремов и ведущий научный сотрудник Денис Харенко рядом с установкой модовой декомпозиции многомодового пучка волоконного лазера. Источник: Наталья Коляда
Нам нравится не только проводить фундаментальные исследования, но и доводить результаты до стадии внедрения. Вместе с нашими новосибирскими партнерами и предприятиями пермского индустриального кластера «Фотоника» мы с радостью воплощаем наши идеи в жизнь».
Иван Тимофеев, доктор физико-математических наук, заведующий Лабораторией фотоники молекулярных систем Института физики имени Л. В. Киренского СО РАН, профессор Сибирского федерального университета
«Представьте, что частица света, фотон, летит сквозь неоднородную среду, как молоко или туман. Этот фотон отразится от границ материала и быстро рассеется, хотя составляющие молоко жировые шарики сами по себе так же прозрачны, как и капельки воды, образующие туман. Эту проблему решает топологическая фотоника, молодая наука, которую мы развиваем в лаборатории: надо особым образом упорядочить рассеиватели в пространстве, чтобы на поверхности возникли особые волны света, которые перестают рассеиваться, что резко снижает их энергетические потери.
На этот путь исследований встал еще в 1932 году советский физик, нобелевский лауреат Евгений Игоревич Тамм, который описал волны электронов на поверхности полупроводника. А наша область сформировалась недавно, когда Михаил Алексеевич Калитеевский стал изучать оптический аналог этого явления. Электроны заменили на фотоны, а полупроводниковый кристалл – на фотонный.
Сотрудники лаборатории, слева-направо: Наталья Рудакова, Гавриил Романенко, Дмитрий Федченко и Степан Наболь. Источник: Анастасия Тамаровская/ФИЦ КНЦ СО РАН
Недавно в рамках нашего проекта была изготовлена особая пленка, называемая метаповерхностью. Она в сто раз тоньше листа бумаги, а ее площадь равна сечению человеческого волоса. Особенность пленки в том, что она излучает свет не во все стороны, а прицельно, как лазерный луч! Когда я стал рассказывать о ней коллегам, мне просто не поверили. Принято считать, что во всяком лазере должно быть два зеркала, между которыми усиливается луч света. Если же лазер без зеркал, значит это не лазер.
Конечно, уже достаточно вещей создано сегодня на основе фотонных технологий: экраны для ЖК-телевизоров и мобильных телефонов, высокоточные сенсоры и термометры, микроскопы для наблюдения отдельных атомов в движении, фотонные интегральные схемы… И хотя основное применение фотонных кристаллов – изготовление опалов для украшений, а оптический компьютер еще находится в разработке, уверен, впереди нас ждет впечатляющее будущее. В Красноярске мы работаем над технологиями, которые повысят скорость, точность и надежность беспилотного транспорта и бытовых роботов, позволят создать стекла для умных очков, контактные линзы с дополненной реальностью и многое другое.
Расскажу о наших исследованиях на примере известного робота-пылесоса. Чтобы ориентироваться в пространстве, робот использует лидар – лазерный радар, который вращает зеркала, чтобы направлять луч света и сканировать местность. Теперь представьте, что луч отклоняется без зеркал, то есть без механического движения. В таком случае получается система более точная, прочная и быстрая. Для таких систем мы и разрабатываем метаповерхности.
Многослойные отражатели не содержат металла и при этом отражают свет сильнее, чем используемые в быту алюминиевые зеркала. Световая волна запирается в зазоре между многослойными отражателями. Источник: Анастасия Тамаровская/ФИЦ КНЦ СО РАН
Важна не только форма, но и материал, из которого сделана метаповерхность. Например, мы создали метаповерхность из антимонита – материала с фазовым переходом, который можно многократно переводить из аморфного состояния в кристаллическое и обратно. Этот переход сильно меняет показатель преломления, за счет чего система тоже меняет параметры, и метаповерхность отклоняет луч.
Говоря про будущее, я бы не стал полностью замещать микроэлектронику фотоникой. Оптимальный путь – это их союз. Почему для интернета в скоростной связи вместо металлических проводов используется оптоволокно? Когда приходит оптический сигнал, сначала идет оптическая предобработка, а затем уже информация обрабатывается электроникой».
Мозг человека выполняет огромное количество сложных вычислительных задач. При этом он потребляет всего 20 ватт энергии, что сравнимо с энергией небольшой лампочки. Стремясь достигнуть той же эффективности, ученые разрабатывают нейроморфные технологии — системы, которые воспроизводят принципы работы мозга, например, имитируя связи между нейронами или их спайковую активность. В основу таких технологий ложатся фотонные устройства, а также энергонезависимые элементы, например, мемристоры, которые благодаря своим особым свойствам позволят сделать обработку информации более эффективной.
Алексей Михайлов, кандидат физико-математических наук, заведующий научно-исследовательской лабораторией мемристорной наноэлектроники, директор научно-образовательного центра «Физика твердотельных наноструктур» Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского
«Главная проблема современных вычислительных систем — это так называемое «бутылочное горло» архитектуры фон Неймана. Архитектура фон Неймана лежит в основе большинства современных компьютеров и предполагает, что между памятью, где хранится информация, и процессором, где она обрабатывается, постоянно происходит обмен. В итоге, из-за необходимости постоянно передавать данные туда и обратно — что особенно актуально для машинного обучения — возникают задержки (так называемые латентность и низкая производительность). А самое главное, идет большое энергопотребление и энерговыделение — на обмен данными тратится примерно 80% энергии.
К чему это приводит? Сегодня все шире распространяется искусственный интеллект, и часть энергетики будет вынужденно задействована в обслуживании нейросетей. Например, тот же ChatGPT потребляет более полумиллиона киловатт-часов энергии в сутки. Поэтому инженеры-исследователи бьются над оптимизацией аппаратного обеспечения искусственного интеллекта.
Пластина с управляющими схемами RRAM КМОП КНИ 0,35 мкм (НИИИС им. Ю.Е. Седакова) в зондовой станции. Источник: пресс-служба ННГУ
Один путь — создание нейроморфных процессоров, где имитируются функции нейронов и синапсов. Такие технологии уже есть: IBM TrueNorth, Intel Loihi, в России разрабатывается нейропроцессор «Алтай», у которого сейчас очередная стадия опытной реализации. Но такие вычислительные системы по-прежнему делаются на основе транзисторов, хотя и нанометровых масштабов. В итоге это опять оборачивается предсказуемыми последствиями: большим энергопотреблением и низкой производительностью (по сравнению с человеческим мозгом, конечно). Получается, очередное тупиковое направление.
Поэтому нужны качественные изменения в аппаратном обеспечении, как раз в нейроморфных технологиях. Их могут предложить мемристоры (от англ. memory + resistor). Это новая элементная база микроэлектроники, которая теоретически была описана в 1971 году инженером Леоном Чуа. Если говорить обобщенно, то мемристор — это сложная динамическая система, которая меняет свое состояние под внешним воздействием и которая способна хранить это состояние сколь угодно долго. Фактически, на мемристорах можно построить процессор, но уже с памятью (вычисления при этом реализуются непосредственно в памяти).
Ведущий инженер Иван Антонов за загрузкой образцов в установку для магнетронного распыления. Источник: пресс-служба ННГУ
Мы работаем с воплощением мемристора в простых структурах «металл — оксид — металл», которые совместимы с традиционной кремниевой технологией. Это очень удобно как раз для перехода к новой элементной базе, так как мемристоры можно будет делать на тех же электронных фабриках, что и сегодняшние транзисторы.
При поддержке РНФ мы осуществили два проекта. В первом, который выполнялся с 2016 по 2021 год, мы на простых проектах мемристорных искусственных нейросетей и живых культур нейронов гиппокампа мышей продемонстрировали, как добиться симбиоза между живыми и искусственными сетями, когда одна сеть понимает другую и позволяет той адаптивно поддерживать свое состояние. Во втором проекте, стартовавшем позже, мы реализовали математическую концепцию уникальных селективных нейронов — «нейронов бабушки» — в очень простых линейках мемристоров.
Сейчас мы реализуем мемристоры в рамках традиционного технологического процесса микроэлектроники на уровне готовности технологии 5 — то есть на полупромышленном уровне. У нас главная фабрика — это НИИ измерительных систем имени Ю. Е. Седакова в Нижнем Новгороде (филиал РФЯЦ ВНИИЭФ), там изготавливаются приборные слои с управляющими схемами. Мы в лаборатории доделываем наши структуры в верхних слоях металлизации и получаем своеобразные макеты микросхем, на которых можем уже создавать искусственные нейронные сети с большей функциональностью. Через год в рамках Научной программы Национального центра физики и математики мы должны завершить стадию НИР и перейти к ОКР.
Студент Юрий Слиняков за разработкой программно-аппаратного комплекса для тестирования мемристивных устройств и схем. Источник: пресс-служба ННГУ
Я уверен, что в конце концов мы перейдем на полностью мемристорные аналоговые интегральные схемы и откажемся от традиционной элементной базы. Тогда это будет полная аналогия человеческого мозга, причем уже не просто по форме, а именно по существу: по содержанию, по принципам и механизмам функционирования».
.jpg)
Пётр Лазаренко, кандидат технических наук, руководитель лаборатории Института перспективных материалов и технологий НИУ МИЭТ
«Искусственные нейронные сети успешно применяются в самых разных областях: от автоматизированного распознавания образов и речи, визуализации информации, компьютерного зрения до управления автомобилем, лечения хронических болезней и игры в шахматы. Высокая сложность задач, выполняемых в процессе обучения, требует энергоэффективности и быстродействия элементов вычислительных систем.
Источник: Медиацентр НИУ МИЭТ.
В настоящий момент разрабатываются и создаются системы с применением КМОП-технологии. Они могут реализовывать работу искусственных нейронных сетей, как за счет программного обеспечения, так и за счет аппаратной реализации. Дальнейшее повышение быстродействия создаваемых систем возможно за счет применения энергонезависимых элементов, способных изменять свои физические свойства в зависимости от внешних воздействий и сохранять изменения во времени: мемристоров, элементов спинтроники, фазовой памяти. Однако совершенствование электрических устройств не позволяет полностью решить целый ряд ключевых проблем, связанных с ограничением пропускной способности и скорости обработки информации, значительным тепловыделением, повышенным энергопотребление. В связи с этим перспективным направлением развития считается переход к электрооптическим или полностью оптическим многоуровневым устройствам в интегральном исполнении.
За последние несколько лет ученые предложили множество аппаратных реализаций нейроморфных систем на основе фотонных интегральных схем. В России разработкой и изготовлением таких схем занимается и наша лаборатория «Материалы и устройства активной фотоники» в коллаборации с коллегами из МИСИС, МПГУ, ИОНХ РАН и НПК «Технологический центр».
Источник: Медиацентр НИУ МИЭТ.
Одно из направлений, на котором мы фокусируемся, – это создание фазопеременных халькогенидных материалов, а также перестраиваемых элементов фотоники и интегральной оптики на их основе. Эти материалы позволяют с помощью света записывать, перезаписывать, считывать информацию, переключаться между множеством состояний и поддерживать их без затрат энергии. Такие возможности открывают перспективы применения элементов на основе фазопеременных материалов для создания полностью оптических нейроморфных вычислительных систем. Кроме того, с использованием технологических и производственных возможностей НПК «Технологический центр» мы разрабатываем оптоэлектронные мемристивнные устройства для технологии нейроморфного зрения».
Источник: Медиацентр НИУ МИЭТ.
Ксения Хабарова, доктор физико-математических наук, руководитель лаборатории «Оптика сложных квантовых систем» Физического института имени П. Н. Лебедева РАН
«Глобальной целью развития компьютеров было и остается создание искусственного интеллекта — аналога человеческого мозга, который сможет не только решать предложенные ему задачи, но и ставить их себе самостоятельно. Однако, несмотря на то, что нейроморфным технологиям уже более полувека, мы все еще далеки от цели. Одно из последних предположений о том, что наш мозг работает, основываясь не на классических принципах, согласно которым устроены современные компьютеры, а на квантовых, может привести к следующему шагу на этом пути. Квантовые нейронные сети являются одним из важнейших направлений современных нейроморфных вычислений.
«Квантовый мозг» — это система, которая работала бы на основе квантовых явлений, таких как перепутанность и суперпозиция, и могла бы обрабатывать большие потоки входящей информации, выдавая вероятностный результат, как это делают квантовые компьютеры. В основе квантового мозга должна лежать квантовая нейросеть, первые реализации которой уже существуют. Причем для увеличения эффективности ее обучения за счет внесения в нее памяти можно использовать так называемые «квантовые мемристоры».
Квантовый мемристор, как и классический, также сохраняет память о своем предыдущем состоянии. Надо сказать, что квантовые объекты обычно таким свойством не обладают. При коллапсе волновой функции — когда мы проводим измерение, например, открываем коробку и смотрим: жив кот или мертв — разрушается квантовое состояние, и вся память исчезает. Но мы используем слаборазрушающие измерения, которые позволяют нам «подглядывать», не приводя систему к полному коллапсу. Имея такой элемент, мы в теории (это пока что не доказано, так как направление очень свежее) сможем улучшить квантовые нейросети, наделив их памятью. Фактически, это позволит давать сети обратную связь, а значит обучать ее более эффективно.
Установка для захвата, лазерного охлаждения и спектроскопии ионов. Пресс-служба ФИАН
Мы хотим сделать мемристор, используя электронные состояния ультрахолодных ионов в ловушке, с которыми работаем более 10 лет. Сейчас мы используем трехмерные ионные ловушки Пауля, в которые захватываем цепочки ионов для квантового компьютера. Со временем планируем перейти к планарным ловушкам, то есть ловушкам на чипе — у нас уже есть несколько пробных экземпляров. Здесь мы работаем совместно с МИЭТом и «ИНМЭ РАН», но надо понимать, что это технология более высокого уровня. Пока что ею обладают только технологические гиганты, такие как Sandia National Laboratories.
Если мы покажем, что квантовые мемристоры будут эффективны, то дальше их можно будет внедрять в квантовые устройства. Но пока что нам нужно ответить на важные фундаментальные вопросы: полезна ли эта технология для нейросетей? Возможно ли ее реализовать? Каким будет выигрыш при вычислениях и машинном обучении?»
Научный сотрудник Александр Борисенко в процессе юстировки системы лазерного охлаждения. Пресс-служба ФИАН
Перспективное направление – гибкая электроника – предполагает использование современных эластичных материалов для создания электронных устройств, без которых сложно представить наш день. Ученые рассказали о том, почему гибкая электроника не вытеснит кремниевую. А также о том, какие технологии предстоит разработать, чтобы приблизить время, когда цветные солнечные батареи, биосовместимые и высокочувствительные медицинские датчики, устойчивые к падениям телефоны и дисплеи нового поколения, даже одежда, способная принимать разные цвета и формы, станут доступны пользователям.
Евгения Шеремет, Ph.D, профессор Исследовательской школы химических и биомедицинских технологий Томского политехнического университета
«Гибкая электроника подразумевает, что устройство можно сгибать без деградации свойств. Чаще всего для реализации этой идеи в качестве подложек используют полимеры, хотя иногда ученые применяют, например, бумагу. Такие устройства можно изготавливать разными способами, в том числе «печатать» на разных подложках.
Гибкая электроника весьма популярна в биомедицинских применениях, поскольку гибкий датчик позволяет создать лучший контакт с кожей человека и за счет этого дает более достоверные данные. Если говорить о других сферах применения, то такие устройства представляют собой гибкие солнечные батареи, дисплеи, RFID-метки, которые мы часто отклеиваем от покупок. Основное преимущество использования данной технологии по сравнению с традиционными материалами – в ее невысокой стоимости, особенно когда нужна большая площадь, как в солнечных батареях.
Измерение поверхностного сопротивления образца четырехзондовым методом. Источник: пресс-служба ТПУ.
В этом направлении наш коллектив реализует два проекта при поддержке РНФ. Первый, региональный грант, более прикладной. Второй, международный, в рамках которого мы сотрудничаем с коллегами из Шанхайского института керамики Китайской академии наук, посвящен созданию сенсоров на основе гибких подложек и новых материалов, которые могут считывать несколько параметров одновременно, например, температуру, давление, состав газов. Наша задача – исследовать свойства новых материалов и с помощью лазерной обработки изменить их свойства и придать механическую стабильность. Планируется, что результатом международного проекта станет разработка сенсоров, которые с помощью оптических и/или электрических сигналов позволят считывать два параметра одновременно, избегая так называемой интерференции (перекрестных помех) между сигналами.
Уникальность предлагаемого подхода заключается в том, что с помощью лазерной обработки мы создаем гибкие структуры для сенсоров с повышенной механической стабильностью. Воздействие лазера позволяет не только надежно «закреплять» необходимый материал на подложке, но и создавать такую геометрическую форму, которая требуется для конкретной задачи. При таком подходе сенсоры нужного нам размера и формы не будут растрескиваться или «отклеиваться» при многократном изгибе.
Установка для лазерной обработки материалов. Источник: пресс-служба ТПУ.
Также мы планируем оценить применение изготовленных чувствительных элементов для диагностики болезней респираторного тракта. В перспективе развитие таких технологий позволит создать целую линейку как носимых, так и имплантируемых гибких электронных устройств. Для этого важно предложить способ создания электронных компонент, которые можно комфортно использовать, носить или имплантировать без вреда для кожи и внутренних органов. Пока это лишь прогноз, но, когда технологии производства гибкой электроники дойдут до соответствующего этапа развития, это будет возможно реализовать».
4.jpg)
Дмитрий Паращук, доктор физико-математических наук, профессор, руководитель Лаборатории органической электроники физического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова. Источник: Фонд «Вольное дело»
«Органическая оптоэлектроника не претендует на то, чтобы побить по производительности традиционную, однако в некоторых сферах, где важны высокий контраст и яркость, механическая гибкость, широкий спектральный диапазон, а также низкая стоимость такие устройства, как различные фотодетекторы, сенсоры, дисплейные технологии, будут востребованными. VR-очки – сфера, где органические дисплеи вне конкуренции. Или представим компьютер будущего, который можно свернуть как лист бумаги, или рентгеновский сенсор, способный «обернуть» интересующую область и дать картинку с лучшим разрешением, чем плоский датчик. Кроме того, такая техника будет устойчива к физическим воздействиям.
Компания «Huawei» предложила экран, который складывается пополам, в нем две твердые части соединены гибким фрагментом. Но производство полностью гибкого продукта пока никто в мире не запустил. Это непростая задача, кислород и вода – главные враги электроники, если убрать твердое стекло, которое отлично защищает электронику от воздействий внешней среды, она становится уязвимой.
.jpg)
Бокс с инертной атмосферой для измерения характеристик устройств органической электроники. Источник: пресс-служба физического факультета МГУ.
На сегодняшний день наиболее узкое место в органических светодиодных технологиях – это эффективный синий излучатель. У синего фотона больше всего энергии, и если мы получаем эффективный синий, то другие цвета из него легко получить. Так работают знакомые всем светодиодные лампы. Но так как каждый фотон несет в себе много энергии, могут возникать проблемы со стабильностью, то есть срок службы у синих органических светодиодов меньше, чем у красных или зеленых.
В проекте РНФ для отдельных научных групп целью было создать супертонкий светотранзистор, а в рамках международного гранта мы как раз работаем над поиском материалов для светодиодов. Спектр материалов настолько необъятный, что выбрать нужные соединения и понять, какие из них будут работать лучше, становится научным квестом. Так как борьба идет за срок службы и эффективность, нам важно найти соединения, которые будут светить как можно ярче и дольше.
Еще один важный параметр – чистота цвета. В природе цвета выглядят лучше, чем на наших экранах. Это происходит потому, что для передачи всей палитры мы используем три источника света: красный, синий и зеленый. Таким образом, еще одна наша задача – получение эффективных источников чистого цвета. Уже есть первые успешные образцы, далее мы будем совершенствовать дизайн материалов, делать пленки и применять их в устройствах.
.jpg)
Выращенные кристаллы органических люминофоров при УФ-подсветке. Источник: лаборатория органической электроники физического факультета МГУ.
В ближайшем будущем может появиться транспорт, в котором приборная панель, габаритные огни, освещение внутри салона будут на органических светодиодах. А также гибкие и разноцветные солнечные батареи, которые могут стать навесами или украсить стены зданий.
В более далекой перспективе гибкая электроника может подарить нам одежду настраиваемой расцветки. К примеру, оперная певица сможет менять наряд за секунду, нажав кнопку. Дом украсят электронные обои, которые светятся разными цветами или показывают любимый пейзаж. Конечно, есть некие ограничения, как технология защиты электроники, так и связанные со здоровыми условиями для сна и работы. Давно известно, что самый правильный свет для наших глаз – солнечный, а избыток синего света, который мы получаем, глядя в экраны, подавляет мелатонин и мешает нашему сну».
.jpg)
Образцы устройств органической оптоэлектроники, изготовленные в лаборатории. Источник: пресс-служба физического факультета МГУ.
