xếp chồng die để tăng hiệu năng và lợi nhuận

xu hướng của thế hệ mới là xếp chồng die bằng cách sử dụng những công nghệ tích hợp 2.5 chiều và 3 chiều

2.5 chiều và 3 chiều
đóng gói 2.5 chiều là danh mục phụ của đóng gói mô đun đa chip [multichip package] hay còn gọi là hệ thống trong gói [SIP - system in package] nghĩa là nhiều die hoặc thiết bị được đóng gói - logic, bộ nhớ... - sẽ nằm bên trong một gói duy nhất: sát vai nhau bên trên một chất nền kết nối

đóng gói 3 chiều sẽ cùng đóng gói những phần khác nhau thành một chồng [vertical stack] được kết nối nhau bằng cách sử dụng nhiều công nghệ

luật Moore sắp chết: người ta vẫn có thể nhét thêm linh kiện vào cùng mảnh bất động sản nhưng giá thành sẽ trở nên đắt đỏ và chỉ còn khách sộp mới mua được - nhưng có những cách khác để nhỉnh thêm hiệu năng cho hệ thống

ngành đã hướng về 2 hướng: đầu tiên là bổ sung những chip tăng tốc, bên cạnh những đơn vị xử lý trung tâm - những chip tăng tốc sẽ chạy những thuật toán nhất định

thứ hai là tối ưu hoá chi phí bằng cách phân tách những phần nhất định của một chip nguyên khối: để chỉ cần phải tăng quy mô những phần quan trọng - đây là cách tiếp cận chiplet

Lịch sử 2.5 chiều: mạch lai
ý tưởng xếp chồng die sát cạnh nhau đã có từ thập niên 1960 với khái niệm "mạch lai" kết hợp nhiều thiết bị như những mạch tích hợp và đơn vị tần số vô tuyến [RF - radio frequency] hoặc vi sóng ở trên một chất nền [substrate] thường được làm cho những chức năng nhất định mà một mạch tích hợp nguyên khối không thể làm được bấy giờ

chất nền thường được làm từ gốm [ceramic] có những dây dẫn nối để mang những tín hiệu ra khỏi gói

những mạch lai này thường có nắp, có thể được đóng để bảo vệ mạch khỏi tác động bên ngoài

Lịch sử 2.5 chiều: mô đun đa chip
thập niên 1980 mô đun đa chip [MCM - multichip module] là kế thừa trực tiếp từ mạch lai: khác biệt lớn nhất là tăng độ phức tạp - vẫn có một cấu trúc mà 2 hoặc nhiều IC được kết nối điện đến một chất nền chung

những mối nối liền [interconnect] trên chất nền [substrate] còn gọi là những nối liền mật độ cao [HDI - high density interconnect] cần hoàn toàn hỗ trợ được những IC cho nên thường được thiết kế và gia công cùng với nhau [side-by-side]

những mô đun này được phân loại bởi cách người ta chế tạo chất nền

mới đầu, ngành phát triển mô đun đa chip để xây dựng những hệ thông nhanh hơn: giảm những trì hoãn vì phải đợi một tín hiệu di chuyển từ một die đến die khác - gọi là độ trễ đóng gói [packaging delay]

máy tính nhanh hơn thì độ trễ ấy đã tăng từ chỉ là một tỷ lệ phần trăm nhỏ không đáng kể của thời gian chu kỳ [clock time] thành gần 100% xung nhịp [cycle]

cuối thập niên 1970 một số công ty sản xuất máy tính lớn [mainframe] như Unisys đã thử giải pháp này làm những giải pháp tính toán có hiệu năng cao: sau rốt những nhà cung cấp [vendor] ấy đã thấy sẽ tiện hơn nếu cứ thuận theo luật Moore - tăng mật độ silic để tăng số bóng bán dẫn và chức năng lên trên một die duy nhất, nhờ đó loại bỏ được vấn đề độ trễ đóng gói - ý tưởng mô đun đa chip không cần thiết nữa

Tích hợp 2.5 chiều và kết nối dây xuyên qua silic
luật Moore chấm dứt, tích hợp 2.5 chiều đã gợi lại những ý tưởng mô đun đa chip với một chỉnh sửa hiện đại: năm 2009 tiến sĩ Tong Ho-Ming trưởng bộ phận nghiên cứu phát triển của tập đoàn ASE tuyên bố ngành có lẽ sẽ cần một bước trung gian khác để đạt được tích hợp 3 chiều thực sự

năm 2012 TSMC tuyên bố công nghệ 2.5 chiều chip-trên-wafer-trên-nền đối tác với những công ty tự động hoá thiết kế điện tử [EDA - electronic design automation] lớn

bấy giờ UMC và GlobalFoundries cũng tuyên bố những giải pháp: mặc dù công việc thực sự được làm bởi những đối tác làm thuê lắp ráp và thẩm nghiệm bán dẫn [OSAT - outsourced semiconductor assembly and test]

công nghệ chìa khoá của 2.5 chiều, một lần nữa nằm bên trong mối nối liền [interconnect] sử dụng một 'bộ xen giữa [interposer] xuyên silic' nằm bên trên của một chất nền: trang bị những kết nối dây [via] xuyên qua silic [TSV - through silicon vias]

TSV là những nối liền dọc: căn bản là những dây dẫn điện được gói và xuyên qua chất nền của một die - ý tưởng được tiên phong bán dẫn William Shockley phát minh năm 1958 bấy giờ gọi là những 'lỗ sâu' [deep pit]

TSV thường được làm bằng cách sử dụng quy trình khắc plasma lên tấm wafer [DRIE - deep reactive ion etch]: sử dụng những hơi [khí] ăn mòn để nhanh chóng etch vào silic - một phương pháp mà mới đầu phát triển cho ngành hệ vi cơ điện tử [MEMS - micro electro mechanical system]

thập niên 2010 những giải pháp đóng gói 2.5 đầu tiên ra mắt cho những đơn vị xử lý đồ hoạ [GPU - graphic process unit] Radeon Fury của hãng AMD và những mảng phần tử logic có thể lập trình được [FPGA - field programmable gate array] Virtex của hãng Xilinx

như đã nói thì mới đầu các nhà cung cấp lựa chọn 2.5 chiều với TSV vì ít rủi ro thực hiện

Lợi thế của 2.5 chiều
lợi thế chìa khoá của thiết kế sát vai nhau [side-by-side] là có ít hạn chế không gian và nhiệt năng [thermal] trên số die hoặc đóng gói ta có thể xếp chồng lên [stack]

2.5 chiều sẽ cho ta thêm không gian để lắp vào trong thêm trữ lượng bộ nhớ trong-gói: hữu ích cho những tác vụ cần-nhiều-bộ-nhớ như trí thông minh nhân tạo - tác vụ đang đối mặt với vấn đề 'giới hạn bộ nhớ' [memory wall]

những lo ngại về năng lực và tốc độ truyền dữ liệu giữa những linh kiện logic và bộ nhớ của một chip

và, 2.5 chiều không cần mất nhiều công sức thiết kế lại những chip cũ, ta có thể sử dụng những die tiêu chuẩn cũ

3 chiều, những die sẽ có những TSV được khoan xuyên qua, cho nên cần mỏng hơn đáng kể

một bất lợi đáng kể của 2.5 chiều so với 3 chiều là giá thành trội thêm của sản xuất bộ chèn silic - nút thắt giao thông [point of failure] một trong những vấn đề mà AMD và đối tác đóng gói ASE đã phải vượt qua là cong vênh [warpage] trong bộ chèn silic

ngành đang tìm hiểu những thế hệ tích hợp 2.5 chiều mới để tránh né những nhược điểm này bằng cách loại bỏ hoàn toàn bộ chèn silic và để chip nằm ngay trên chất nền

2.5 chiều và chiplet
gần đây, ngành bán dẫn đã tập trung vào chiplet: tách một die nguyên khối thành những chiplet nhỏ - tăng lợi suất và hạ giá thành mà không đánh đổi hiệu năng

đầu năm 2023 ra mắt một cấu hình mở cho những chiplet này: tiêu chuẩn UCIe - universal chiplet interconnect express được kỳ vọng sẽ giúp và nhà làm chip lấy die từ những nhà sản xuất khác nhau

tiêu chuẩn UCIe được hậu thuẫn bởi thực tế tất cả các hãng chip lớn như AMD, Intel, Arm, Nvidia, ASE, Samsung và TSMC

lưu ý là ta vẫn chưa thấy hiệu ứng của những lệnh trừng phạt chip Mỹ-Trung lên tiêu chuẩn nối liền chiplet này: có thể sẽ nảy sinh vấn đề với việc chuyển giao công nghệ ấy cho những doanh nghiệp Trung Quốc như Alibaba gần đây mới tham dự

phiên bản 1.0 của tiêu chuẩn đã được định nghĩa cho những công nghệ đóng gói chip 2 chiều và 2.5 chiều: dấu hiệu cho thấy kỹ thuật 2.5 chiều đã hoàn toàn trưởng thành và trong tương lai gần sẽ sớm có nhiều ứng dụng

Lịch sử của tích hợp 3 chiều
ý tưởng xếp thành chồng đã có từ thời đồ đá: nhưng ví dụ đầu tiên của đóng gói điện tử xếp chồng thì mới nửa thế kỷ trước

thập niên 1950 hải quân Mỹ đã có mạch Tinkertoy là những chất nền gốm [ceramic] được xếp chồng lớn: có thể chứa [accommodate] những ống chân không năm 1958 hãng RCA ra mắt dự án Micro-Modules cho quân đội Mỹ để có những đồ điện tử cứng cáp [rugged] và cỡ nhỏ hơn: quân đội Mỹ đã quan tâm và trao cho RCA 5 triệu đôla để thực hiện

Micro-Modules là những chất nền gốm [ceramic] 193 milimet vuông mà người ta có thể xếp chồng

có thời điểm, dự án được đặt nhiều kỳ vọng nhưng đã bị chi phí cao: ra mắt mạch tích hợp cũng như mạch lai 2 chiều đã mang lại lợi thế lớn hơn nhiều về mặt chi phí - dự án Micro-Modules đành chìm vào quên lãng, mặc dù Liên Xô có bắt chước

Đóng gói trên đóng gói
giữa thập niên 1980 các nhà cung cấp [vendor] yêu cầu những cách mới để tận dụng bất động sản trên những bo mạch in: quan trọng vì những đồ điện tử tiêu dùng đang được thu nhỏ

các nhà cung cấp đã tạo ra đóng gói trên đóng gói, hay còn gọi là những đóng gói xếp chồng: ứng dụng bởi các nhà cung cấp điện thoại thông minh, lần đầu tiên vào cuối thập niên 2000

đóng gói chip của iPhone 5s ra mắt tháng 9 năm 2013 là được xếp chồng: bộ nhớ LPDDR3 được nối dây với đóng gói của chip iPhone - sử dụng dây nối [bond wire] để kết nối bộ nhớ với bên ngoài

đóng gói bộ nhớ này được xếp chồng lên trên hệ-thống-trên-chip Apple A7 được đóng gói bằng cách sử dụng chip lật [flip chip] và sử dụng những cục bướu [bump] và quả bóng [ball] thay cho dây nối [bond wire]

nhược điểm là đóng gói trên đóng gói sẽ tăng cân nặng nên không thể xếp chồng quá nhiều

nữa, thiết kế nối liền không lý tưởng lắm vì tín hiệu phải đi từ đóng gói [package] sang đóng gói

Từ die sang die
tích hợp 3 chiều từ die sang die, hay còn gọi là xếp chồng die là xếp chồng những die chưa đóng gói: mối nối liền có thể là nối dây từ die sang die cũ hoặc TSV

nối dây từ die sang die kiểu cũ ngày nay khá phổ biến: người ta có thể đặt một die cõng lên vai một die khác và sau đó nối bằng dây [bond wire] - đã làm từ thập niên 1990 để sản xuất những đồ điện tử rất nhỏ và mỏng, ví dụ như trong máy trợ thính

tuy nhiên xếp chồng die nối TSV được coi là tương lai xán lạn hơn: xếp chồng những die bộ nhớ lên ngay bên trên một die xử lý - vừa có con đường nối liền [interconnect] ngắn nhất có thể cho dữ liệu di chuyển giữa logic và bộ nhớ, vừa có tiềm năng đục được hàng nghìn lỗ như thế

Cảm biến ảnh
chồng die kết nối TSV không-phải-bộ-nhớ đầu tiên là trong mảng cảm biến ảnh CMOS: ngày nay được làm từ những 'điểm ảnh chủ động' có một điôp quang để thu thập ánh sáng cũng như thêm bóng bán dẫn cho những chức năng phụ [complementary]

về phía mảng bộ nhớ, ngành đã chuyển sang 3 chiều từ đầu thập niên 2010

một trong những lo ngại lớn với những điểm ảnh chủ động là 'hệ số lấp đầy' [fill factor - nhân tố bù vào chỗ trống] tỷ lệ phần trăm không gian vật lý trong một điểm ảnh được dành cho thu thập ánh sáng

xếp chồng die 3 chiều sẽ giúp điôp quang trở nên to hơn, nâng hệ số lấp đầy đến gần 100%

năm 2005 Sony tuyên bố một đột phá trong cảm biến ảnh xếp chồng và sau đó bắt đầu sản xuất lần đầu tiên năm 2012

Trở ngại
cảm biến ảnh chỉ là một lĩnh vực: còn những vấn đề sản xuất lớn cần vượt qua trước khi những hệ thống die xếp chồng 3 chiều có thể tung ra thị trường

ngành phải quyết định làm thế nào để hình thành những TSV mà không bị lỗi

TSV rộng 2-10 micromet và dài 40-200 micromet: phải qua một công đoạn nhiều bước - etch, sắp hàng [line], lấp đầy [fill], hé lộ [reveal]...

thứ hai, ta cần làm nguội những die này: hạ nhiệt độ bộ nhớ sẽ cần thiết để cải thiện độ tin cậy dài hạn của bộ nhớ - như AMD đặt những chiplet silic trống [blank] lên trên những chồng die để tản nhiệt

thứ ba là các nhà cung cấp rất lo ngại về những khuyết tật bị gây ra trong những công đoạn này: những hệ thống mới sẽ cần được phát triển để thẩm nghiệm và sửa lỗi

ngành đã ra mắt những sản phẩm xếp chồng 3 chiều là loạt vi xử lý Zen 3 của AMD và những bộ tăng tốc trí thông minh nhân tạo Bow của Graphcore đều dựa vào công suất đóng gói tiên tiến của TSMC đang tăng trưởng

và vi xử lý Ponte Vecchio của Intel sử dụng công nghệ Foveros để xếp chồng những tile [chiplet]

Kết
ngày 29 tháng 12 năm 2022 TSMC tổ chức một buổi lễ hiếm hoi ở Đài Nam bắt đầu gia công quy mô tiến trình N3 [3 nanomet] theo đúng lời hứa với công chúng rằng sẽ thực hiện nửa cuối năm 2022

phát triển của nút tiến trình N3 đã gặp khó: cùng tháng 12 năm 2022 tại diễn đàn thiết bị điện tử quốc tế [international electron devices meeting] IEEE thường niên, TSMC lưu ý rằng tiến trình 3 nanomet đầu tiên của hãng là N3B sẽ có tỷ lệ thu nhỏ kích cỡ bitcell SRAM hạn chế [mnimal] chỉ 5% - tương đương với scaling 0.95

thế hệ tiếp theo của họ N3 là N3E sẽ không có thu nhỏ nào: vì thế sẽ cần tích hợp phong-cách-chiplet sâu hơn để cải thiện hiệu năng ở mức hệ thống [vĩ mô] - nhất là để đáp ứng nhu cầu bộ nhớ

sản phẩm dịch vụ xếp chồng die của TSMC sẽ được tung ra thị trường đúng thời điểm

tiềm năng của trí thông minh nhân tạo và ảnh chụp vệ tinh

mỗi ngày, vệ tinh quay quanh quỹ đạo Trái Đất vẫn gửi xuống hàng nghìn terabyte dữ liệu cảm biến từ xa
có những nỗ lực gọi vốn cộng đồng trên mạng Internet như openstreetmap đã xuất hiện từ năm 2004 và gọi được 5 triệu tình nguyện viên, nhưng vẫn chưa xong và gặp vấn đề chất lượng
kể cả bị giục thì phân tích vẽ bản đồ của con người sẽ cần thời gian
năm 2017 có 5000 tình nguyện viên làm việc vẽ bản đồ đường và nhà Puerto Rico sau cơn bão Maria và đã mất đến 1 tháng
những năm gần đây, những công nghệ trí thông minh nhân tạo đã xuất hiện để làm việc phân tích cảm biến từ xa này theo quy mô lớn


công ty Microsoft mới tuyên bố khoản đầu tư 10 tỷ đôla vào AI nhưng chưa phải nhà hậu thuẫn tài chính duy nhất, các công ty phố Wall hàng đầu đang tuyệt vọng mở khoá những nguồn lực để tăng trưởng và một số thị trường đang phát triển vừa chớm lên chính thống thì là thành phần ưu tú nhất
có một nền tảng công nghệ tài chính đặt trụ sở ở quận tài chính của thành phố New York đang hoạt động ấn tượng đến mức các đài CNBC, Wall Street Journal và CNN đều đang ca ngợi: Masterworks đã mở khoá tiềm năng cho nghệ thuật đương đại với 1.7 nghìn tỷ đôla trị giá hạng tài sản thay thế, trước đó chỉ bán cho các tỷ phú, thì Masterworks giúp mọi nhà đầu tư có thể nhảy vào thị trường béo bở này mà chỉ cần chi trả vài nghìn đôla
tại sao lại nghệ thuật?
một là nghệ thuật đương đại so với chỉ số SP500 thì đã sinh lãi hơn 131% trong 26 năm qua
hai là trong khi cổ phiếu và trái phiếu đã sụp đổ trong năm 2022 thì các nhà đầu tư vào Masterworks nhận được lợi nhuận từ 9% đến 36%
nhu cầu cao đến nỗi những chào bán trên Masterworks có thể bán hết veo chỉ sau vài phút

Khởi đầu
năm 1958 lần đầu tiên Mỹ thành công bay vào vũ trụ
năm 1959 cơ quan tình báo CIA mở chương trình corona với mục tiêu phát triển một vệ tinh chụp ảnh để thay thế máy bay gián điệp U2
năm 1960 một tên lửa Liên Xô đã bắn rơi một máy bay U2 ở độ cao 25 mét trên mặt nước biển, phi công Gary Powers bị bỏ tù ở Liên Xô trong nhiều năm

những ứng dụng cảm biến từ xa dân sự đầu tiên là liên quan đến thời tiết
từ năm 1960 Tyros và kế nhiệm Nimbus đã giúp gây dựng kiến thức khí tượng về Trái Đất, thường kỳ cung cấp ảnh chụp bề mặt địa cầu
năm 1972 Mỹ công bố những ảnh vệ tinh từ chương trình Landsat
chương trình Landsat căn bản đã làm nền tảng cho ngành cảm biến từ xa ngày nay, đã có nhiều vai trò: vẽ bản đồ, cháy rừng, dầu tràn trên biển, lớp phủ bề mặt, nông nghiệp, vận tải biển và giám sát chất lượng nước
những quốc gia khác đã mở chương trình riêng như năm 2014 châu Âu mở dự án Copernicus và năm 2013 Trung Quốc phóng vệ tinh Gaofen
chưa kể những hình ảnh vệ tinh được chụp bởi những công ty tư nhân như Maxar

Dữ liệu lớn những cảm biến từ xa
dự án Copernicus với những vệ tinh Sentinel 2A và 2B mỗi ngày sản xuất được 9.54 terabyte dữ liệu
dữ liệu không chỉ nhiều mà còn đa dạng, nhiều góc nhìn
đầu tiên ta có thể nhìn ảnh chụp dưới nhiều quang phổ: không chỉ ánh sáng nhìn thấy mà cả hồng ngoại, tử ngoại... được gọi là độ phân giải quang phổ
ví dụ có những hệ thống cảm biến từ xa sẽ chủ động dội sóng vô tuyến [radio] xuống bề mặt - căn bản không khác gì radar - những công nghệ sẽ hoạt động mà không chịu ảnh hưởng thời tiết và giúp vẽ bản đồ bề mặt sao Kim
dữ liệu cảm biến từ xa cũng có sẵn nhiều mức độ chi tiết: điểm ảnh [pixel] từ 100 km đến 1 cm - gọi là độ phân giải không gian
dữ liệu cảm biến từ xa cũng có sẵn nhiều tần suất thời gian - gọi là độ phân giải thời gian - độ phân giải thời gian càng cao thì vệ tinh càng bay qua chụp nhiều lần hơn

Đường ống
nghiên cứu về trí thông minh nhân tạo và học máy cho ngành cảm biến từ xa đang đi rất nhanh khắp chuỗi cung
dữ liệu hình ảnh cảm biến từ xa được xử lý, phân tích và tối ưu trong một loạt các bước: một đường ống [pipeline]
các nghiên cứu sinh áp dụng các kỹ thuật học máy và học sâu xuyên suốt đường ống này để mở khoá thêm giá trị
từ đầu thì công việc là lấy được dữ liệu ảnh chụp từ xa: vệ tinh, máy bay không người lái [UAV unmanned aerial vehicle] hay bất cứ hệ thống nào
sau đó ta xử lý qua những bước để cải thiện chất lượng của dữ liệu
ví dụ mặt nạ đám mây: mây làm hỏng ảnh chụp vệ tinh vì chặn góc nhìn và phủ bóng làm hỏng độ phân giải và gây lỗi phân tích dữ liệu
cho nên các nghiên cứu sinh đã tạo ra những thuật toán học sâu để tự động đánh dấu những khu vực có mây, lấy ra những khu vực quang mây để sử dụng tiếp xuyên suốt đường ống [pipeline]

Siêu phân giải
tuy nhiên một trong những bước xử lý được nghiên cứu kỹ nhất là liên quan đến cải thiện độ phân giải không gian của ảnh
phần lớn những ảnh vệ tinh cho công chúng tiếp cận đã bị giới hạn độ phân giải ở số điểm ảnh nhất định [pixel]: có thể vì hạn chế phần cứng là những cảm biến CCD vệ tinh hoặc khả năng truyền tải dữ liệu, hoặc hạn chế tài chính
một vệ tinh thường tốn cả tỷ đôla trọn gói
lý do có thể pháp luật, trong đó có những vấn đề an ninh quốc gia
độ phân giải thấp sẽ ảnh hưởng khả năng cho dữ liệu chạy tiếp trên đường ống, những bước như phát hiện vật thể, phát hiện thay đổi và phân loại hình ảnh
ví dụ những vật thể như ôtô có thể chỉ chiếm 10 pixel điểm ảnh trong một tấm ảnh vệ tinh, sẽ gây khó nếu nhiều ôtô san sát nhau
cho nên ta cần thêm điểm ảnh [pixel]
mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể được sử dụng để dùng thuật toán để lấy được những ảnh có độ phân giải cao hơn từ những ảnh độ phân giải thấp - gọi là kỹ thuật 'siêu phân giải'
siêu phân giải là một vấn đề kinh điển trong ngành thị giác máy tính với 2 cách tiếp cận chung là một khuôn hình và nhiều khuôn hình
cách một khuôn hình, công trình đầu tiên đề xuất một cách tiếp cận học sâu cho siêu phân giải một khuôn hình đã ra mắt năm 2014
mạng lưới thần kinh tích chập siêu phân giải [srcnn super resolution convolutional neural network] được huấn luyện sử dụng một bộ huấn luyện những hình ảnh phân giải thấp và cao: điền vào những pixel bị mất từ ảnh phân giải thấp, với giả thiết rằng miếng vá những pixel chưa biết này sẽ có lẽ nhìn giống như miếng vá những pixel trước đó khác trong bộ huấn luyện
những công cụ này không phải độc nhất vô nhị
một công cụ dựa vào mạng lưới mới hơn có tên là Topaz Gigapixel để nâng cấp [upscale] hình ảnh
nhưng ảnh vệ tinh có những thử thách khác với những loại ảnh khác
ví dụ quy mô: vệ tinh chụp những ảnh bao quát rất rộng, hình ảnh chụp nhiều phạm vi tỷ lệ trong một khuôn hình
thứ hai là ảnh vệ tinh không có kết cấu [texture] tốt - vì độ phân giải không gian thấp và kỹ thuật nén dữ liệu - gây khó khăn để "xác định" cảnh
ví dụ nếu ta nâng cấp [upscale] lên 4 lần, cho mỗi pixel trong ảnh ban đầu thì ta cần tạo thêm 15 pixel mới
nếu pixel ban đầu bao quát một khoảnh 4x4 mét thì mỗi pixel trong số 15 điểm ảnh do AI tạo ra sẽ phải thể hiện một khoảnh 1x1 mét - rất nhiều chi tiết mà AI căn bản tự tạo ra - phần lớn các mô hình đều chưa sẵn sàng làm được chính xác
nhiều kỹ thuật siêu phân giải, thay vào đó, đã tập trung vào tăng nét các góc cạnh và các vật thể xác định được
nghiên cứu cho thấy rằng áp dụng những kỹ thuật siêu phân giải ảnh có thể cải thiện hiệu năng của một mô hình phát hiện vật thể lên đến 40%

Tổng hợp hình ảnh
cách thứ 2 để sản xuất những ảnh độ phân giải cao hơn là siêu phân giải nhiều khuôn hình - đôi khi cũng là kỹ thuật tổng hợp hình ảnh
trong bài viết "sức mạnh máy tính bên trong máy ảnh iPhone" đã nói đến cách những vi xử lý điện thoại ngày nay thực hiện cái gọi là "ảnh chồng lên nhau": máy ảnh lấy dữ liệu ảnh trước và sau khi người chụp bấm nút chụp và 'buộc' [lace] vào nhau để có được một bức ảnh chất lượng cao hơn
ảnh vệ tinh cũng làm thế: một phương pháp gọi tên là "pan-sharpening" - cảm biến vệ tinh thường chụp cũng một hình ảnh với những quang phổ khác nhau và ta có thể sát nhập những ảnh ấy với nhau thành một ảnh màu duy nhất có độ phân giải cao
pan-sharpening đã xuất hiện từ lâu và không cần công nghệ học sâu nhưng mạng lưới thần kinh nhân tạo đã được triển khai để cải thiện chất lượng của sản phẩm cuối
ví dụ mới đây người ta sử dụng một mạng lưới thần kinh nhân tạo để chú thích hình ảnh vệ tinh hiện đại bằng những chi tiết lấy từ những bản đồ cũ đã được quét lên thành dữ liệu kỹ thuật số

Những bước phân tích
phát hiện vật thể
chiết xuất vật thể
phân loại mục đích sử dụng hoặc lớp phủ trên đất
phát hiện thay đổi

Phát hiện và chiết xuất vật thể
phát hiện vật thể là AI tìm ra những thực thể của một vật thể ở trên hình ảnh: ví dụ nhận biết những thuyền và cầu, thường sẽ khoanh vùng những vật thể tìm được trong khung hình chữ nhật
chiết xuất vật thể thì khó hơn: mục tiêu là cô lập vật thể ra khỏi hình ảnh, như một con đường hoặc một hồ nước - AI cần biết những biên giới pixel của vật phẩm - khoanh khung hình chữ nhất thôi là chưa đủ
mạng lưới thần kinh nhân tạo đã đóng góp vai trò xử lý những vấn đề vật thể này: người ta đã sử dụng hình ảnh vệ tinh để theo dấu tảo mơ nở hoa trên biển - tảo nở hoa có thể dạt vào bờ
vấn đề của tảo nở hoa là tảo mơ nở hoa thành những lùm, thảm và mảng [bè / đống]
từ vũ trụ nhìn xuống, những tảo mơ nở hoa nhìn rất nhỏ
nếu ta sử dụng dữ liệu của những vệ tinh nhất định, ví dụ Modis, ngưỡng phát hiện là 0.2% của một điểm ảnh pixel - nghĩa là những máy phân loại cũ sẽ bỏ qua nhiều tảo mơ
công nghệ học sâu kết hợp với hình ảnh độ phân giải cao sẽ cho phép cải thiện độ chính xác chiết xuất lên đến 95% so với những máy phân loại cũ chỉ được 86%

Đường phố
phát hiện và chiết xuất đường tự động có thể rất hữu dụng trong những tình huống khẩn cấp, để biết được nơi xe có hoặc không thể đi qua
nhưng có một vấn đề kỹ thuật

đầu tiên là đường sẽ nhìn khác tuỳ thuộc nơi ta nhìn vào: một mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu đường phố ở thành phố Las Vegas, Mỹ sẽ thất bại nếu dùng cho dữ liệu ảnh của thủ đô Khartoum, Sudan

thứ hai là ảnh vệ tinh chụp đường sẽ bị những biến tấu ảnh vì cây cối che khuất, bóng râm của các toà nhà, điều kiện thời tiết và bối cảnh đang diễn ra trên mặt đất

rồi xe chạy: dữ liệu ảnh của xe cũng có thể làm rối rắm thêm
thứ ba là ta cần biết thêm về con đường, hơn là chỉ có mỗi ảnh chụp: bao nhiêu làn, có cho xe ôtô chạy không, có hư hỏng gì không
mạng lưới thần kinh nhân tạo thì tốt hơn những phương pháp sẵn có, cả lợi thế và nhược điểm, tuỳ vào loại mạng lưới thần kinh nhân tạo cụ thể được áp dụng: tuy nhiên vẫn thiếu những phương pháp thủ công vì độ phức tạp của vấn đề và thiếu dữ liệu huấn luyện "tốt"
các nghiên cứu sinh đã ra mắt những bộ dữ liệu như DeppGlobe để giúp huấn luyện và sản xuất ra những cách tốt hơn để xác định và chiết xuất chuẩn xác hàng nghìn kilomet đường

Phân loại sử dụng/bao phủ đất
đất này là rừng, đồng cỏ, sông hồ nước, ruộng hay khu dân cư thành thị?
công nghệ rất hữu ích để xác định những mảnh ruộng canh tác trên vùng núi, giúp tiết kiệm chi phí và thấu hiểu sâu sắc hơn về kết quả của những chính sách kinh tế
nhưng nhược điểm là, mặc dù nỗ lực mời gọi cộng đồng đóng góp [crowdsourse], khó tìm được những bộ dữ liệu lớn được chú thích kỹ, phần lớn khu vực được chú thích thì nhỏ tầm 10 km
những chú thích cũng không đồng bộ: bộ dữ liệu này ghi là tràng cỏ [savanna] hoặc đồng cỏ cây bụi [open shrubland] thì bộ dữ liệu khác có thể xếp loại là đồng cỏ rừng rậm [wooded grassland] hoặc bộ dữ liệu khác nữa ghi là rừng hỗn hợp...
thế giới thì quá đa dạng nên các mô hình được huấn luyện trên những bộ dữ liệu của khu vực này sẽ không dễ áp dụng cho khu khác - tăng quy mô lên những khu vực rộng hơn sẽ khó
đã có những nỗ lực thành tựu với những mạng lưới thần kinh nhân tạo nhận biết những khu vực rộng lớn: mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể nhìn vào những khối 5x5 đến 64x64 pixel để phân loại ở cỡ diện tích tầm trung
mạng lưới đã khá thành thạo ở diện tích cỡ trung, nhưng nhược điểm là ta gặp vấn đề bị quá hoặc thiếu phân mảnh, nghĩa là khác biệt giữa loại này và loại kia thì không quá khắt khe

Phát hiện thay đổi
mỗi điểm ảnh pixel chỉ bao phủ một ít mét vuông, một vệ tinh chỉ có thể lướt qua một lần mỗi lượt quay xung quanh Trái Đất - nên ta có độ phân giải thời gian
phát hiện thay đổi có những ứng dụng như: theo dấu phá rừng, tăng trưởng nông nghiệp, đánh giá ảnh hưởng của thảm hoạ tự nhiên như động đất, bão, cháy rừng, hoặc khám phá những triển khai quân sự mới, hoặc theo dấu động thái của địch trên chiến trường
thuở đầu, cách tiếp cận cho vấn đề phát hiện thay đổi là dựa vào điểm ảnh pixel - nghĩa là so sánh các pixel giữa 2 thời điểm và nhận biết thay đổi
khó ở chỗ: không phải thay đổi nào cũng hữu dụng hoặc liên quan đến ứng dụng - ví dụ mây, sương mù hoặc bụi xuất hiện thì đúng là "thay đổi" nhưng không liên quan gì nếu ta muốn ứng dụng là theo dấu động thái địch trên chiến trường
cách tiếp cận học sâu sẽ bao gồm 2 bước: đầu tiên là chồng 2 ảnh lên nhau và lấy ra điểm khác biệt
sau đó chọn ra những điểm khác biệt mà nó tin rằng ấy là những thay đổi thực sự có liên quan

Ứng dụng
ứng dụng của công nghệ này, về căn bản, là vô hạn
ví dụ ta có thể sử dụng AI để nhanh chóng tạo ra những bản đồ chính xác những con đường sử dụng được sau một thảm hoạ tự nhiên, hoặc theo dõi những mảnh ruộng ở nơi hẻo lánh để ước tính độ hiệu quả của một chính sách kinh tế
hoặc sử dụng ảnh vệ tinh chụp ban đêm để theo dõi phủ sóng đèn điện được bật, nhờ đó ước lượng mức tăng trưởng kinh tế
đã có một công trình bài viết của ngân hàng thế giới ước lượng mối quan hệ giữa ánh sáng đèn đêm và tăng trưởng kinh tế, nói rằng mỗi 1% tăng thêm GDP thì sẽ liên đới 1.55% tăng phủ sóng đèn điện bật ban đêm
một ảnh hưởng lớn nữa là từ cộng đồng mã nguồn mở: người ta đã sử dụng những công cụ học máy mã nguồn mở để phân tích dữ liệu ảnh miễn phí từ những chương trình như Landsat
nhiều dự án đã phân tích ảnh vệ tinh để đếm tàu chở dầu, cây, thuyền, xe, máy bay và công trình hạ tầng kỹ thuật [ultility]
một dự án đã sử dụng ảnh vệ tinh để phát hiện và đếm dân số hải cẩu

mới đây Nga xâm lược Ukraine thì những nghiên cứu cũng tạo ra được thông tin tình báo chiến sự cho quân đội cả 2 phe

Kết
một trong những thử thách lớn cho ngành cảm biến từ xa sử dụng trí thông minh nhân tạo là tìm cách xử lý và phân tích dữ liệu này mà không cần những bộ dữ liệu đã chú thích sẵn
đây được gọi là "học ít giám sát" [semi-supervised learning] hoặc "học không giám sát" [unsupervised learning]
ngày nay, dữ liệu có cả đống
xử lý quy mô lớn lượng dữ liệu ấy sẽ càng cần ít can thiệp con người càng tốt
những đường ống [pipeline] tự động sẽ cần phát triển thêm
rồi câu hỏi về phần cứng: những mô hình học sâu cho cảm biến từ xa có thể có hàng triệu tham số, cần những bộ gia tốc AI tiên tiến
tiềm năng của trí thông minh nhân tạo trong ngành cảm biến vệ tinh thì vô hạn nhưng cần phần cứng AI và những công nghệ để sản xuất ra chip

Gordon Moore qua đời

thứ 6 ngày 24 tháng 3 năm 2023 Gordon Moore đồng sáng lập Intel mất, hưởng thọ 94 tuổi
Khởi đầu
năm 1965 Gordon Moore đăng bài báo nổi tiếng: bấy giờ ngành mạch tích hợp [IC - integrated circuit] chỉ mới 5 năm tuổi - tiến sĩ Moore vẫn làm giám đốc nghiên cứu phát triển ở công ty bán dẫn Fairchild
bài báo chỉ đơn thuần là một bạch thư [sách trắng - white paper] quảng cáo IC
bấy giờ những sản phẩm IC của Fairchild chỉ bán được cho chính phủ nên Moore phải đi thuyết phục các kỹ sư trang bị IC vào sản phẩm của các công ty
ý định của bài báo năm 1965 là thuyết phục người đọc rằng IC là cách rẻ nhất để chế tạo những thiết bị và hệ thống điện tử: luật Moore chỉ là một luận điểm - trong mục "giá thành và đồ thị đường cong chi phí", Moore lưu ý rằng năm 1965, IC tiết kiệm nhất, nghĩa là có tỷ lệ giá thành mỗi linh kiện thấp nhất, có 50 linh kiện
thuật ngữ "linh kiện" bấy giờ được định nghĩa là một chức năng hoặc một thiết bị: điốp và kháng trở
"độ phức tạp của giá thành cấu kiện tối thiểu đã tăng gấp đôi mỗi năm"
Moore trình bày một đồ thị, nay đã trở nên nổi tiếng, cho thấy số cấu kiện của chip IC hãng Fairchild trong 4 năm qua: theo đó Moore tiên đoán năm 1970 một IC 'tiết kiệm' sẽ có 1000 cấu kiện và năm 1975 sẽ có 65000
lưu ý rằng cách tính trên là ước lượng: cơ sở [baseline] là 50 cấu kiện năm 1965 - nếu gấp đôi mỗi năm thì năm 1975 IC sẽ có 1600 chứ không phải 1000 và năm 1975 sẽ có 51200 thay vì 65000
luận điểm chính của Moore là giá thành sản xuất một chip sẽ phụ thuộc giá thành in và etch một thiết kế IC lên một wafer: rằng giá thành này không tương quan với số cấu kiện thực sự nằm trên thiết kế
nếu những IC ấy trở nên phức tạp, độ phức tạp được định nghĩa bởi số cấu kiện nhưng giá thành giữ nguyen thì giá mỗi cấu kiện sẽ bị đẩy xuống

Đồ thị Moore
bài báo năm 1965 được đón đọc rộng rãi và đem ra tranh cãi: tiên đoán rằng IC dày đặc và phức tạp hơn sẽ rẻ hơn mỗi cấu kiện - bấy giờ quan điểm chung là thu nhỏ hệ thống sẽ luôn luôn tăng giá thành
nhiều giám đốc nghiên cứu ở Bell Labs đã nêu lên rằng IC càng phức tạp thì càng dễ xuất hiện cấu hiện hỏng: đương nhiên sẽ huỷ hoại toàn bộ con chip - cho nên thực tế thì hiệu suất của gia công chip càng phức tạp sẽ tiệm cận về 0
luện điểm nữa là: chọn mẫu quá nhỏ và chỉ lấy sản phẩm bán dẫn của Fairchild - phong cách giật tít của Reddit và Hackernews

Những đột phá thập niên 1960
dù sao thì Moore và các đối tác cũng sử dụng đồ thị Moore để định hướng công nghệ ở Fairchild và sau đó Intel
Moore thúc giục nhân viên nghiên cứu phát triển của mình gấp đôi độ phức tạp của chip sau mỗi 2 năm: để theo đuổi lợi nhuận - 3 công nghệ ra mắt thập niên 1960 đã hiện thực hoá tầm nhìn ấy
đầu tiên là thiết bị quang khắc mới: in tiếp xúc đã cải thiện độ phân giải mà ta có thể in quy mô lớn những thiết kế chip
thứ hai là cấu trúc cổng mới: bóng bán dẫn MOS cổng silic - một bóng bán dẫn được làm từ một cổng nằm trên đỉnh một kênh kết nối một nguồn và một máng

cải tiến của bóng bán dẫn MOS cổng silic là sử dụng silic đa tinh thể [polysilicon] làm cổng: cải thiện hơn cổng nhôm trước đó vì chịu được nhiệt độ cao hơn mà không bị nóng chảy

cổng silic được 4 công ty, trong đó có Fairchild, phát minh giữa thập niên 1960 nhưng Intel là hãng đầu tiên đặt cược một nhà máy cho công nghệ mới ấy cuối thập niên 1960 - động thái chơi lớn đã giúp hãng nhét thêm gấp 3-5 lần số cống so với trước ấy

thứ ba là thiết kế: sản phẩm Intel đầu tiên sử dụng cổng silic là chip bộ nhớ SRAM và DRAM - dễ tích hợp vào hệ thống hơn và hiệu năng tốt hơn nhiều những bộ nhớ lõi sắt alpha [ferit] dựa-vào-từ-trường
mỗi chip bộ nhớ sẽ chứa những tế bào [cell] bộ nhớ lưu trữ 1 bit: cuối thập niên 1960 đầu 1970 các nhà thiết kế đã thành công thu nhỏ số bóng bán dẫn trong thiết kế tế bào bộ nhớ - tế bào bộ nhớ đầu tiên sử dụng 6 bóng bán dẫn
mạch tích hợp DRAM đầu tiên của Intel là Intel 1103 ra mắt năm 1970 có 3 bóng bán dẫn mỗi tế bào bộ nhớ
năm 1966 Robert Dennard lần đầu tiên phát triển tế bào bộ nhớ 1 bóng bán dẫn và giữa thập niên 1970 mới ra mắt thị trường trong thế hệ 64 kilobit

Bắt nhịp
lịch nâng cấp nút [node] xử lý hằng năm là quá sức khách hàng của Intel: những công ty thiết kế hệ thống như IBM muốn chip mới mỗi 3-4 năm - được củng cố bởi luật khấu hao thuế Mỹ quy định một chu kỳ khấu hao 6 năm cho người mua máy tính
vậy nên Intel đổi lịch ra mắt thế hệ bộ nhớ mới tăng mật độ gấp 4 lần mỗi 3 năm: bán hàng mới đầu tiên - khi những đối thủ như Texas Instrument bắt kịp thì Intel đã chuyển sang nút [node] tiếp theo trên đồ thị Moore rồi
mô hình "niên vụ rượu vang" [wine vintage] trở nên nổi tiếng: áp dụng từ bộ nhớ sang vi xử lý ngay khi danh mục sản phẩm [vi xử lý] ra đời năm 1971
luật Moore hiệu quả vì dễ đoán: mặc dù Intel không phải lúc nào cũng làm được vi xử lý tốt hơn của Zilog hay Motorola nhưng Intel vẫn có thể bán cho khách hàng tương lai của sản phẩm - hãng có thể dơ đồ thị lên và nói về tương lai sắp tới
dễ đoán đã giúp khách hàng thêm tự tin vào sản phẩm
Intel càng thành công thì luật Moore càng được chấp nhận bởi các đối thủ cạnh tranh: Texas Instrument, AMD và Motorola cũng đã ứng dụng nó vào định hướng công nghệ riêng của các hãng

Sửa
năm 1975 tiến sĩ Gordon Moore đã kế nhiệm Robert Noyce làm giám đốc điều hành Intel và nhiều người - giáo sư Carver Mead trường đại học công nghệ California [Caltech] có lẽ là người ủng hộ nhiệt tình nhất - bắt đầu gọi đồ thị Moore là "luật"
bấy giờ, lợi ích của công nghệ cổng silic đã bắt đầu nhạt nhoà: các kỹ sư Intel gặp khó - cổng silic càng nhỏ thì cổng càng kém kiểm soát được dòng chảy electron đi từ nguồn đến máng, do đó gây nhiễm bẩn [contemination]
năm 1975 Moore phát biểu: viện dẫn sự xuất hiện của IC có 65000 cấu kiện là linh kiện tích điện kép [CCD - charge coupled device] bộ nhớ 16 kilobit - nhưng thừa nhận những khó khăn tăng trưởng kỹ thuật khi nhét thêm cấu kiện vào một IC
Moore tuyên bố sửa lại lịch trình của luật Moore xuống thành gấp đôi mỗi 2 năm, bắt đầu từ năm 1980
hẳn là tiên đoán năm 1965 của Moore vẫn đúng nhưng bộ nhớ CCD thì không cạnh tranh thương mại được: nổi tiếng là sau rốt đã được ứng dụng vào cảm biến ảnh thể rắn
bấy giờ, công nghệ bộ nhớ chính thống tiên tiến nhất là DRAM 16 kilobit vẫn còn ít nhất 1 năm chuẩn bị thương mại hoá: kế cả thương mại hoá thì IC bộ nhớ này cũng chỉ có ít hơn một nửa số 65000 cấu kiện tiên đoán
khi nhắc về bài phát biểu năm 1975, Moore có vẻ ngạc nhiên rằng quá nhiều người để tâm đến thay đổi ấy
"tôi không nghĩ ai lại làm kế hoạch kinh doanh dựa theo nó, có lẽ vì danh tiếng rằng tiên đoán của tôi trước đó đã đúng [I bask in the glow of the first prediction being right]. Tôi không nghĩ là có ai lại chú ý đến nó"
vậy là phép ngoại suy 10 năm đầu của Moore thực tế đã khá sai: nhưng luật Moore cũng không vì thế mà bị ném vào thùng rác như cơm nguội 2 ngày để trong tủ lạnh - thay vào đó, ngành đã lấy ra rang ngon lành với trứng

Nhật Bản
chip DRAM thập niên 1970 khác với vi xử lý được làm từ những tế bào [cell] thông thường, lặp lại
để chip bộ nhớ thêm phức tạp - để có thể trữ lượng - ta phải nhét thêm tế bào bộ nhớ vào cùng một diện tích: mặt khác chip logic được coi là khó thiết kế hơn là khó sản xuất, ít nhất là thời bấy giờ
cho nên thập niên 1970 khi nhắc đến luật Moore người ta thường nói về bộ nhớ hơn là chip logic: với họ thì gia công chip bộ nhớ là thể hiện thuần tuý nhất của khả năng sản xuất thô [raw]
Nhật Bản nhanh chóng bắt kịp ngành bán dẫn Mỹ là gây dựng nhờ tiếp tục lịch trình tăng gấp 4 trữ lượng bit bộ nhớ mỗi 3 năm: là người đầu tiên ra mắt thế hệ 64 kilobit - sớm hơn người Mỹ 2 năm
nhờ kiểm soát chặt những tiến trình sản xuất, hiệu suất Nhật Bản tăng: giá thành IC hạ - phá giá sản phẩm Mỹ
nửa đầu thập niên 1980 thị trường DRAM sụp đổ nhiều lần, cấu trúc giá thành thấp của Nhật Bản đã giúp họ duy trì hoạt động trong khi nhiều công ty Mỹ phá sản

Quang khắc Mỹ
đầu thập niên 1980 Intel và các công ty Mỹ khác trễ hẹn luật Moore: đo lường mật độ vi xử lý của Intel cho thấy đồ thị chạy ngang đầu thập niên 1980 - giai đoạn Nhật Bản và các hãng khác tăng lên

giai đoạn 3 năm đi ngang giữa thập niên 1980 ấy là Intel vật lộn chuyển đổi sang một thế hệ mới thiết bị quang khắc
phát biểu năm 1975, Moore viện dẫn 3 nhân tố lớn đóng góp cho tiếp tục tăng độ phức tạp: đầu tiên là tăng kích cỡ của 'die' - thứ hai gọi là những 'khôn khéo kỹ thuật' tức là sử dụng những công cụ tự động hoá máy tính để vẽ những thiết kế tận dụng tốt hơn những tấm chiếu [canvas] dệt 'die' chip

thứ ba - còn áp dụng hôm nay - là giảm kích thước các chiều không gian: độ sâu, rộng và mật độ mà ta có thể etch thiết kế mạch lên silic
từ thập niên 1970, những cải tiến trong thiết bị quang khắc - những cỗ máy hoàn chỉnh làm việc phơi sáng, xử lý cản quang và etch - là nhân tố chính lèo lái hạn chế mức trần của độ phức tạp cho linh kiện bán dẫn: mỗi khi những cải tiến quang khắc bị đình trệ, kéo theo hệ luỵ lên cả chuỗi cung
đầu thập niên 1980 Intel muốn gia công chip DRAM 64 kilobit riêng: công cụ quang khắc tiêu chuẩn là máy gióng hình chiếu - độ phân giải không đủ đáp ứng chip bộ nhớ 64 kilobit

Intel chuyển sang máy bước [stepper] di chuyển khắp wafer từng bước một: khó khăn - năm 1982 hiệu suất Intel đầu tiên chỉ 40% và năm 1985 cải thiện được hiệu suất lên 75%

năm 1979 Intel ra mắt thế hệ 16 kilobit và trễ đến năm 1985 mới ra mắt chip 64 kilobit: khoảng cách 5-6 năm là phần lý do Intel rút khỏi mảng kinh doanh hàng bộ nhớ - tái cơ cấu công về sang kinh doanh vi xử lý
đồng thời Intel tái cam kết vào gia công: năm 1983 tiến sĩ Moore chỉ đạo các đồng nghiệp tăng tốc công suất sản xuất để bắt kịp Nhật Bản - tốc độ tăng 4 lần mỗi 3 năm hoặc gấp đôi mỗi 18 tháng
tháng 10 năm 1983 trong bài phát biểu ở hội thảo ngành bán dẫn Dataquest, Moore công khai tái định nghĩa lại luật Moore một lần nữa: sửa lịch trình thành gấp đôi mỗi 18 tháng
Intel quay xe né khỏi thảm hoạ bộ nhớ này để chuyển sang vi xử lý, cũng như việc hồi sinh việc gia công đã đưa công ty trở lại vị thế vững mạnh: với Intel thì ấy là nhờ trung thành với luật Moore sửa đổi

Ý tưởng lớn gặp nhau
đầu thập niên 1990 chính phủ liên bang Mỹ bắt đầu từ từ thu hồi những can thiệp trực tiếp vào chính sách công nghệ: đã bắt đầu trong chính quyền Bush cha rồi Clinton - trong đó có việc nghỉ hưu uỷ ban tư vấn quốc gia [national advisory committee] cho linh kiện bán dẫn
uỷ ban thành lập năm 1988 đi tìm định hướng dài hạn để duy trì Mỹ ít nhất vượt trước 1 nút [node] thế hệ so với người Nhật Bản đến năm 2000
kế hoạch ấy được gọi tên là MicroTech 2000 và khi chính phủ thoái lui thì hiệp hội ngành bán dẫn [SIA - semiconductor industry association] được yêu cầu thế chỗ, tiếp nhận kế hoạch và điều hành và ghi chú thành một tài liệu liên tục cập nhật
mùa thu năm 1991 Moore thuyết phục các lãnh đạo khác của ngành bán dẫn sử dụng luật Moore và ý tưởng liên tục gấp đôi độ phức tạp để làm nền tảng cho một định hướng thống nhất quốc gia mới
cùng nhau, các công ty đã tạo nên một hiệp hội [cartel] nghiên cứu phát triển: định hướng quốc gia mới gọi tên là định hướng công nghệ quốc gia [national technology roadmap] cho đồ bán dẫn - nhận được hậu thuẫn chính phủ lớn và luật Moore trở thành nhân tố quyết định cho hàng trăm triệu đôla đầu tư liên bang, ví dụ từ DARPA
mọi đề xuất nghiên cứu hàn lâm được đánh giá xem liệu có giúp kéo dài tốc độ tăng phức tạp của luật Moore
thập niên 1990 ngành bán dẫn Mỹ đạt được đồng thuận lớn: tiêu chuẩn hoá tất cả vật liệu, thiết bị và tiến trình - cắt giảm giá thành và tăng tốc năng suất

Giữa thập niên 1990
năm 1995 Gordon Moore phát biểu ở một bữa tối SIA ôn lại 3 thập kỷ luật Moore: tuyên bố là cũng ngạc nhiên như mọi người rằng những nguyên tắc của Moore - dù có chỉnh sửa - vẫn tiếp tục được tuân thủ
Moore nói rằng mọi tăng trưởng cấp số nhân đều sẽ kết thúc: khi nào?
Moore từ bỏ nỗ lực tiên đoán tiếp
với Intel, năm 1995 là sắp có một đợt bùng nổ những tiến bộ thiết bị quang khắc: máy excimer laser DUV sắp ra mắt thị trường - thay thế đèn i-line

năm 1999 ngành sử dụng laser 248 nanomet krypton fluoride cho nốt 180 nanomet
năm 2001 laser 193 nanomet argon fluoride ra mắt thị trường: rất giống tiền nhiệm 248 nanomet - cho phép Intel thương mại hoá nút công nghệ mới mỗi 3 năm, giảm kích thước chiều vật lý nhỏ nhất của bóng bán dẫn đi 30% mỗi nút
Intel trung thành luật Moore giúp cải tiến và giảm giá bán dẫn: giá bán một vi xử lý nhất định bày bán từ năm 1995 đến 2000 đã giảm đi 50-70% mỗi năm sau khi ra mắt

Kết thúc chuỗi bất bại
ra mắt laser 193 nanomet đã giúp Intel tuân thủ luật Moore từ năm 2001 đến 2003 nhưng máy không thích hợp cho nút 70 nanomet
không may, thế hệ quang khắc tiếp theo Intel lựa chọn là EUV thì chưa sẵn: và các thế hệ thu nhỏ đã làm suy yếu kiểm soát của cổng lên dòng chảy các electron đến mức đã gây những vấn đề tiêu thụ điện năng
năm 2004 Intel chuyển sang vi xử lý đa nhân: chấm dứt chuỗi bất bại - làm bất ngờ người dùng, buộc khách hàng viết lại phần mềm để xử lý song song
năm 2006 ra mắt quang khắc nhúng 193 nanomet
hiện tại Intel tìm cách khôi phục tốc độ bước nút bằng cách nhanh chóng ứng dụng EUV và EUV khẩu độ cao

Thần thoại
năm 1965 luật Moore sơ khai chỉ là một biểu đồ được định nghĩa mông lung: thể hiện 4 năm tăng trưởng của một ngành công nghiệp non trẻ - tiên đoán để đem khoe những nhà đầu tư mạo hiểm
luật Moore chỉ còn là thần thoại: loạt những câu chuyện để duy trì nền văn hoá của cả ngành công nghiệp - như kinh thánh của một tôn giáo
và giống như bất cứ thần thoại 'nhạy bén' nào khác thì câu chuyện đã được tái dịch và tái định nghĩa qua các năm để lọt tai người nghe đương thời

Kết
bạn có thể nghĩ rằng: tại sao tôi cần nâng cấp máy tính và điện thoại? Máy tính core i9 và điện thoại iPhone 11 tôi đã dùng bao lâu nay rồi
ừ thì người dùng bình thường có thể không cần nâng cấp điện thoại hay thiết bị chơi game nữa nhưng những ngành khác vẫn khao khát thêm sức mạnh điện toán
nền kinh tế và xã hội vẫn còn nhiều vấn đề kỹ thuật phức tạp và ném thêm sức mạnh điện toán vào những vấn đề ấy vẫn tiếp tục là cách tốt nhất để giải quyết
mới đây, một công trình từ một nhóm ở khoa khoa học máy tính và phòng thí nghiệm AI trường đại học công nghệ Massachusett dẫn dắt bởi Neil Thompson đã nhìn vào ảnh hưởng mà luật Moore gây ra ở 3 mảng cụ thể: dự báo thời tiết, cuộn gấp protein và thăm dò dầu khí - 3 ngành hàng tỷ đôla đã hưởng lợi lớn từ việc tăng cường sức mạnh điện toán
ví dụ thời tiết, từ năm 1956 đến 2017 sức mạnh điện toán sử dụng bởi NOAA đã tăng gấp 1 nghìn tỷ lần, tương đương 48.2% hằng năm
cùng giai đoạn ấy, tỷ lệ lỗi trong tiên đoán nhiệt độ đã giảm từ 5.8 độ năm 1972 xuống còn 3 độ năm 2017
ta có thể phân bổ 94% cải thiện độ chính xác ấy là hoàn toàn nhờ tăng cường sức mạnh điện toán: cải thiện thuật toán đứng thứ nhì

MEMS quang học đã giành được giải Oscar

MEMS quang học là một ngành phụ của MEMS là những hệ thống vi cơ điện tử, định hướng, điều chỉnh hoặc dẫn đường cho ánh sáng
ngày nay người ta đã thử áp dụng MEMS quang học vào LiDAR
nhưng thành công thương mại hoá sản phẩm MEMS quang học đáng kể đầu tiền là DMD - một hệ thống được làm từ hàng triệu tấm gương cực kỳ nhỏ, di chuyển nhịp nhàng với nhau để phản chiếu ảnh sáng cường độ cao
ngày nay, những hệ thống dựa trên MEMS quang học đang chiếm ưu thế ngành chiếu sáng rạp hát cao cấp
bài này sẽ nhìn vào những dãy [array] gương nhỏ cỡ micromet đã thống trị ngành chiếu phim và giành được một giải Oscar

Rạp chiếu phim
phòng chiếu phim càng to thì hệ thống càng phải sản sinh thêm ánh sáng, cần được cân bằng với chi phí, kích thước và khối lượng
với những phòng lớn, như rạp phim, ta cần hệ thống có thể sản sinh một hình ảnh phải rất sáng - hàng nghìn lumen - đồng thời cũng phải đảm bảo chi tiết sắc nét
trong nửa thế kỷ, hệ thống chủ yếu được sử dụng để có hình ảnh sắc nét và sáng trong các phòng lớn là hệ thống phim dầu, như máy chiếu Eidophor

Eidophor
ý tưởng đầu tiên được kỹ sư Thuỵ Sĩ là Fritz Fischer là giáo sư của học viện công nghệ liên bang ở Zurich
Fischer nghiên cứu một đề xuất máy chiếu từ nhà quang học Bernhard Schmidt
hệ thống của Schmidt đề xuất sử dụng một tấm gương cầu để thu thập ánh sáng từ một ống tia âm cực rất sáng để chiếu một hình ảnh lên một màn hình rạp phim
Fischer không tin rằng những ống tia âm cực có thể cung cấp đủ ánh sáng để chiếu sáng toàn bộ rạp phim - nếu thử, hình ảnh được chiếu sẽ không được sinh động
truyền thuyết kể rằng Fischer đã phác thảo ý tưởng mới lên lưng một hộp xì gà rỗng trên tàu đi Zurich
tin rằng phương án khả thi, Fischer sau đó đã lên kế hoạch xây dựng một mẫu công nghiệp, đặt tên là Eidophor nghĩa là người nắm hình ảnh trong tiếng Hy Lạp

Cách hoạt động của Eidophor
bên trong máy chiếu có một nguồn sáng và một ống ánh sáng để chỉnh và điều chỉnh ánh sáng
ống ánh sáng ở đây là một đĩa đã tráng gương - sau này là một tấm gương cầu lõm - phủ lên một tấm phim dầu chỉ mỏng 0.02 milimet
khi hệ thống đang được sử dụng, một súng electron bắn một tia electron vào đĩa tráng gương, tác động đến dầu và biến dạng bề mặt
hệ thống Eidophor sử dụng một nguồn sáng rất mạnh - đèn Super Ventarc - mạnh ngang với mặt trời
Super Ventarc là một đèn hình cung bằng carbọn, có thể sản sinh 375 nghìn lumen
khi ánh sáng xuyên qua phần bị biến dạng của phim dầu, nó bị nhiễu xạ và thâm nhập một hệ thống những gương, trước khi thâm nhập những tấm kính chiếu và cuối cùng là lên màn hình

Gretener
sau rốt Fischer và nhóm đã phát triển 2 mẫu, nhưng Giáng Sinh năm 1947 Fischer bất ngờ mất vì đau tim
không có Fischer, công việc làm Eidophor chìm vào quên lãng, cho đến khi lọt vào mắt của một người bạn - tiến sĩ Edgar Gretener sở hữu một công ty, sau này có tên là Gretag có vẻ chuyên môn lĩnh vực kỹ thuật cá biệt này
công ty Gretag còn sở hữu một đèn hồ quang cacbon và một động cơ mật mã
Edgar thấy được tiềm năng của Eidophor nên năm 1948 đã mua lại bản quyền phát minh, nhưng vẫn cần một số hoàn thiện như chiếu màu
Gretener đăng ký bản quyền một hệ thống màu RGB dựa trên ổ đĩa cứng [disk] từ CBS và tích hợp nó vào Eidophor
Gretener đem sản phẩm cho ngành làm phim Mỹ - các giám đốc làm phim đã nhìn vào màn hình siêu sáng rộng 4 mét rưỡi và ngay lập tức thấy rằng đây là "vũ khí" để cạnh tranh với ngành tivi đang lớn mạnh
hãng 20th Century Fox đã mua lại sản phẩm Eidophor và cài đặt ở rạp chiếu phim Pilgrim ở New York
năm 1953 tạp chí LIFE đăng bài quảng bá, gọi nó là "món vũ khí 4 mét rưỡi chống lại tivi"

Thống trị
dần dần qua hàng thập kỷ, Eidophor đã trở thành lựa chọn tốt nhất cho màn chiếu nếu cần đem lại độ sáng 4000 đến 1 vạn lumen cho khán giả
Eidophor được sử dụng cho chương trình hàng không vũ trụ NASA, trường đại học cho bài giảng, sự kiện tôn giáo và xưởng quay [studio] cho tivi
lựa chọn khác khả dĩ cạnh tranh nhất có lẽ là máy chiếu GE Talaria, hoạt động theo những nguyên tắc tương tự
GE đã phát triển hệ thống Talaria làm phiên bản riêng sau khi hợp tác với Gretag trong 3 năm
nhìn chung, hệ thống Eidophor sau này là đáng tin cậy và dễ bảo trì
Gretag đã sản xuất Eidophor với những ống chân không, bóng bán dẫn germani và sau đó là chip tích hợp làm bằng silic
đến năm 1991 đã có 600 máy được sử dụng trên thế giới - những hệ thống khổng lồ, đắt đỏ [nửa triệu đôla Mỹ] và "phức tạp quá mức cần thiết"
bản thân súng bắn electron đã là một công trình ấn tượng và từng cần một vùng chân không để hoạt động
rồi cả những vấn đề kỹ thuật với dầu: vấn đề bảo trì sẽ cần bắn vào một phim dầu bằng đạn electron trong thời gian dài
người ta nhận thấy rằng có lẽ có cách để thay thế hệ thống phim dầu kỳ cục này

Ống ma trận gương
năm 1975 RN Thomas, Jens Guldberg và Harvey Nathanson - người phát minh hệ vi cơ điện tử MEMS đầu tiên - đã xuất bản công trình ra mắt mảng gương-siêu-vi đầu tiên, bấy giờ gọi tên là "ống ma trận gương"
được chế tạo bên trên một chất nền saphir, ống được trang bị những gương được-bọc-nhôm rộng 50 micromet và dày 450 nanomet, với 500 gương mỗi inch vuông
nhóm miêu tả thiết bị này là một hệ thống "van ánh sáng" mới có thể được sử dụng để chiếu hình ảnh lên màn hình nhiều kích cỡ khác nhau
đầu tiên, sản phẩm này được xác định cho thị trường màn chiếu là một thị trường rất tiềm năng cho một hệ thống vi cơ điện tử MEMS quang được áp dụng; thú vị là, công ty sau rốt nhảy vào thị trường này thì chưa bao giờ có ý định làm thế từ đầu

DMD
năm 1977 bộ quốc phòng đã thuê Texas Instruments nghiên cứu một hệ vi cơ điện tử gương-biến-dạng-được để điều chỉnh hoặc thao túng ánh sáng, hệ vi cơ điện tử để sử dụng cho điện toán quang
Texas Instruments tuyển tiến sĩ Larry Hornbeck làm lãnh đạo nhóm nghiên cứu, sau vài năm nhóm đã sản xuất được cái họ gọi là thiết bị gương biến dạng được [DMD - deformable mirror device]
DMD ban đầu là một thiết bị tín hiệu tuần tự [analog], năm 1980 đăng ký bản quyền miêu tả cách một bóng bán dẫn có thể kích hoạt một điện áp tuần tự có thể biến dạng một màng kim loại bị treo
ý tưởng này, sau đó, đã cải tiến nhiều: những lo ngại sản xuất đã khiến nhóm biến màng thành một vi-gương rời rạc với một kiểu thiết kế dầm chìa [cantilever]
nhóm Texas Instruments hình dung rằng nó có thể được sử dụng để phát triển một máy photocopy hoặc máy in tốt hơn - nhưng làm sao để kiểm soát nó?
nhóm gặp khó khăn muốn kiểm soát liên tục tất cả những vi-gương này, sử dụng tín hiệu tuần tự
mặc dù làm việc với những mảng rất nhỏ chỉ 2400 gương và đẩy nhiều điện áp cao qua chúng, những gương không cùng phản chiếu ánh sáng một cách đồng bộ

Kỹ thuật 2 số
Hornbeck và nhóm đã cố gắng giải quyết vấn đề này trong cả một thập kỷ nhưng hệ thống vẫn chưa đạt kỳ vọng - cho nên nhóm đã chuyển từ tín hiệu tuần tự sang kỹ thuật số [1 và 0] - gương có thể ở trạng thái tắt hoặc bật
ở trạng thái bật, gương sẽ phản chiếu ánh sáng lên một điểm nhất định, và ở trạng thái tắt thì không có ánh sáng
truyền thuyết kể rằng nhóm lấy ý tưởng từ hình hoạ đồng diễn ở sân vận động bóng đá, nhưng Larry Hornbeck phủ nhận
DMD sau đó đã đổi từ viết tắt cho deformable mirror device [thiết bị gương biến dạng được] thành digital micro-mirror device [thiết bị vi gương kỹ thuật số]

Phương thức hoạt động
được fab sử dụng những tiến trình CMOS tiêu chuẩn, thiết bị vi gương được làm từ hàng nghìn gương, thuở đầu có 840 vi gương, DMD hiện đại có hàng triệu
mỗi gương hợp kim đồng có mỗi chiều với độ dài 16 micromet - gương được gắn lên trên một cái gông để kết nối với 2 bản lề xoắn - dưới đáy là một tế bào [cell] bộ nhớ SRAM để kiểm soát hoạt động của mỗi gương
khi kích hoạt, lực tĩnh điện sẽ khiến gương nghiêng 10-12 độ
DMD hiện đại rất tin cậy - ấy là những bản lề cơ học và gông nằm dưới mỗi gương - gương phải lật hàng tỷ, thậm chí đến hàng nghìn tỷ lần
chưa kể, điều kiện hoạt động có thể rất khắc nghiệt - nguồn sáng chất-lượng-rạp-chiếu có thể rất nóng - nguồn sáng cho máy chiếu Eidophor cũ đã sản sinh nhiều nhiệt hồng ngoại đến mức nếu ta để một mảnh gỗ hứng ánh sáng chiếu vào có thể bắt lửa
DMD ban đầu chỉ chịu được 100 giờ ở nhiệt độ 65 độ C - Texas Instruments đã phải phát triển thiết bị hoàn toàn mới để thẩm nghiệm
ngày nay, bản lề có thể hoạt động được hơn 3 nghìn tỷ chu kỳ gương [lật] mà chưa hỏng

Tìm ứng dụng
Texas Instruments đầu tiên sử dụng DMD để in vé máy bay, trước đó là in bằng giấy than đỏ, chuyển sang in kỹ thuật số
Texas Intruments sử dụng một mảng vi gương có 840 gương sắp thành 1 hàng để in nhanh: máy in vé máy bay DMD2000
năm 1989 DARPA thực hiện một chương trình nghiên cứu hàng triệu đôla để tìm hiểu công nghệ HDTV tương lai - Texas Instruments đăng ký và tạo được một chip DMD độ nét cao [high-definition]
sau rốt, bấy giờ mọi thứ đều là tín hiệu tuần tự, thương mại hoá ra tivi có vẻ không thích hợp
tuy nhiên một công ty con của tập đoàn Rank làm phim ở Anh đã quan tâm và uỷ nhiệm cho Texas Intrusment giúp phát triển một hệ thống chiếu sử dụng công nghệ DMD
Hornbeck và nhóm ngay lập tức đã từ bỏ ý tưởng máy in và bắt đầu trang bị lại công cụ để thích ứng với ngành máy chiếu
Texas Instrument đã phát triển một xưởng fab đĩa wafer chuyên biệt để gia công sản phẩm hệ vi cơ điện tử quang DMD

Thương mại hoá
Texas Instrument bắt đầu sản xuất công nghệ mới này đúng lúc, một thế hệ công nghệ mới đang lớn mạnh trong ngành trình chiếu: bắt đầu là LCD
hệ thống chiếu LCD - hoạt động bằng cách gửi ánh sáng qua những tấm panel silic đa tinh thể - đã có từ thập niên 1960
năm 1976 Westinghouse đã bày bán sản phẩm màn hình LCD 6x6 inch
nhưng phải cuối thập niên 1980 công nghệ LCD mới khả thi thương mại - năm 1986 Seiko-Epson ra mắt một máy chiếu LCD có độ phân giải 320x220 pixel và cho ra được 70 lumen
thế hệ công nghệ mới tiếp tục được cải tiến vì ngành hiển nhiên muốn một công nghệ để thay thế cho hệ thống chiếu van-ánh-sáng cũ cực kỳ đắt đỏ
năm 1992 hệ thống BarcoData 5000 được - đặt tên là pháo ánh sáng - ra mắt là máy chiếu LCD đầu tiên có đủ độ sáng để sánh vai với hệ thống phim dầu - đạt độ phân giải 756x556 và độ sáng 1250 lumen
pháo ánh sáng [light cannon] khởi động nhanh hơn nhiều so với hệ thống phim dầu và cũng rẻ hơn rất nhiều
một Talaria đạt độ sáng 1250 lumen bán giá 8-9 vạn đôla Mỹ trong khi pháo ánh sáng chỉ tốn 47 nghìn đôla
GE lo ngại về sản phẩm mới này đến nỗi công ty đã cử một phần ba số nhân viên bộ phận đi xem trực tiếp
thế hệ máy chiếu LCD mới sớm sau đó được tung ra, buộc GE từ bỏ mảng kinh doanh năm 1993 và Eidophor sớm theo chân
năm 2002 công ty Gretag phá sản
năm 2000 máy Eidophor cuối cùng ngừng hoạt động - mới một thập kỷ trước đó còn 600 máy phục vụ
cuộc chuyển đổi tương tự cũng diễn ra trong ngành hàng tiêu dùng, doanh nghiệp và phòng chiếu phim tại gia - máy chiếu LCD bé nhỏ thay thế công nghệ CRT [ống tia âm cực]
năm 1995 thị trường trình chiếu 4.6 tỷ đôla đã trải qua một cuộc chuyển đổi công nghệ lớn - hợp lý để Texas Instruments ra mắt hệ thống phụ chipset DLP

DLP
sau rốt Texas Instruments đã sản xuất 2 phiên bản hệ thống phụ DLP: máy chiếu một-chip và máy chiếu ba-chip
năm 1996 phiên bản một chíp ra mắt cho phòng hội thảo doanh nghiệp, hoạt động như sau:
đầu tiên, tín hiệu đầu vào được tách thành 3 phiên bản RGB: ánh sáng trắng được chiếu qua một bánh xe màu sắc đang quay đê tạo một ánh sáng màu để sau đó chạy lên DMD
ví dụ màu đỏ, vào đúng thời điểm đó, DMD sẽ lật những vi-gương để phản chiếu lại phiên bản màu đỏ của tín hiệu đầu vào đã tách
hình ảnh màu cơ bản đó, sau đó, được loé lên tường hoặc cái gì cũng được trong 1 phần 60 giây - mắt người không đủ nhanh để nhận biết, sẽ cảm thụ những màu sắc đó chỉ có một màu duy nhất
Texas Instruments làm việc với những công ty bán [OEM - original equipment manufacturer] máy chiếu như InFocus Systems, nView và Proxima bán những bộ [kit] linh kiện cho những OEM để lắp vào sản phẩm - cũng giống như Nvidia bán chip cho những hãng như Gigabyte, Asus làm thẻ đồ hoạ

DLP cho rạp chiếu
năm 1997 Texas Instruments ra mắt loạt hệ thống phụ DLP độ sáng cao, sử dụng 3 chipset DMD
hệ thống phụ sử dụng một lăng trụ xiên để tách ánh sáng trắng thành 3 màu cơ bản, sau đó được dẫn lối đến chip DMD màu-sắc-cụ-thể - cách này để tăng độ sáng nhận được, bởi vì không có bánh xe màu sắc cho nên mỗi màu sẽ giữ được dòng ánh sáng liên tục
bởi vì chipset DMD là một van ánh sáng, dựa vào phản chiếu ánh sáng, thay vì lọc ánh sáng giống như máy chiếu LCD, cho nên ánh sáng từ nguồn sáng được giữ lại nhiều hơn khi chiếu lên đích cuối [tường]
trong một số trường hợp, hiệu suất ánh sáng có thể đạt 60% - mang lại hình ảnh sáng hơn
đúng lúc ngành phim đang chuyển đổi sang kỹ thuật số, đã hợp tác với những xưởng phim Hollywood lớn để hoàn thiện cấu hình chi tiết, điều chỉnh sản phẩm cho những màu đen đen hơn và những độ phân giải cao hơn
tháng 6 năm 1999 hệ thống rạp chiếu phim DLP đã lần đầu tiên công chiếu tựa phim "Chiến tranh giữa các vì sao: Hiểm hoạ bóng ma"
George Lucas đã phải so sánh trực tiếp giữa hệ thống DLP với máy chiếu LCD của một công ty đối thủ hàng đầu bấy giờ - một liên doanh có lẽ là kỳ lạ giữa JVC của Nhật Bản và công ty máy bay Hughes [HJT] của Mỹ
DLP chiến thắng vì máy chiếu của HJT cho thấy khả năng tái tạo màu sắc bất ổn và những sọc màu lạ
ngành nhanh chóng chuyển sang DLP và kể từ đó HJT đã thoái lui khỏi thị trường rạp chiếu

Kết
ngày nay hệ vi cơ điện tử quang học DLP đang trang bị một tỷ lệ lớn rạp chiếu phim, theo sau là máy chiếu laser, và DLP đã trở thành một trong những mảng kinh doanh lời lãi nhất của Texas Instruments
năm 1998 DLP và Texas Instruments nhận giải Emmy
năm 2015 Larry Hornbeck giành giải Oscar cho công trình phát triển chip DMD