近日，在一篇由清洁能源知识产权许可公司Ambature所赞助的研究中，来自康奈尔大学，彼得格伦伯格研究所，JARA未来信息技术基础，康奈尔大学纳米级科学研究院卡夫利研究所以及莱布尼兹研究所的研究团队通过在（100）LaAlO3衬底上生长的a轴YBa2Cu3O7-x/PrBa2Cu3O7-x/YBa2Cu3O7-x三层膜实现了世界一流的界面光滑度。
这项研究使用了一种称为分子束外延（MBE）的沉积方法来验证超导材料的a轴生长。Ambature在全球10个最大的经济体中拥有3600多项独立专利权利要求。其中，许多专利是基于超导材料的a轴（与c轴相反）的生长。这项研究证明了如何使用MBE来控制高质量a轴晶体晶片的生长。a轴架构利用了量子力学的两个特性：更长的相干长度和改善了在垂直和水平方向上移动的电流（这与c轴流相反，c轴流只是水平的，对于制造过程来说是有问题的）。
硅晶片通常用作半导体的衬底。Ambature使用类似的基板来生长a轴薄膜，这是a轴设备的基本外延。该研究描述了Ambature的a轴薄膜和专利产品中描述的超导电子设备的商业化过程。事实证明，MBE具有原子级的精度，是一种外延沉积的上乘方法。
除了对材料科学的重要性外，该研究所提出的技术还可以促进人工智能（AI）的发展。它可用于制造称为约瑟夫森结（JJs）的超导器件。JJ是高性能超导电子设备的主力，可以用作检测器，传感器，开关和处理器。它们也是用于生成量子位（QC）的最常用方法。这些超导设备可以收集AI算法所需的数据输入，并非常快速地处理数据，以便更快地做出AI决策。例如，信号检测器/传感器可以为智能城市通信中的自动驾驶车辆或边缘传感器提供极快的反应时间。由于JJ是进行质量控制的基础，因此Ambature的技术可通过对AI应用程序中的敏感数据（例如患者和军事数据）进行加密来实现量子AI感测和通信。
Ambature 称，该研究所提出的技术可以应用于许多有趣的人工智能领域，例如：
数量级更好的传感器和检测器，可捕获数据以用于智慧城市AI和车对车通信700 + GH频率范围内的超高性能计算（HPC）可处理AI数据具有增强的两态实现的更稳定的QC设备架构使用JJ传感器替换现有MRI设备中的射频线圈，从而获得更好的信噪比，从而实现更准确的医学诊断使用称为SQUID的基于JJ的传感器进行高质量的脑磁图（MEG），以更好地了解大脑的内部运作用于大磁场监测和即时医疗临床决策支持系统的基于JJ的低占地面积低磁场诊断设备更强大，更安全的通信回路，例如自动驾驶汽车，手机基站，数据中心和AI算法之间的回路（这些通信回路可以使用Ambature技术进行优化，以通过创建更好，更快的决策基础架构来最大程度地减少延迟和运营风险）基于JJ的量子辅助AI用于图像识别和模式推断由于散热要求，当今许多超导电子应用无法实现。因此，随着高温超导电子学的发展，用于AI的许多新的HPC和QC应用将变得可行。由于超导体是整个电磁频谱中最好的传感器/检测器，因此温度的每升高或电阻的下降都会在传感，检测和计算方面带来新的AI可能性。该研究所提出的a轴技术将在增强对物联网网络至关重要的汽车传感器，数据中心，网络和电信方面发挥重要作用。
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关于Ambature
Ambature是一家清洁能源知识产权许可公司，该公司在a轴超导技术领域拥有200多项专利，拥有3600多项单独的权利要求。该公司已经开发出一种合成材料，可以降低集成电路，传感器，手机基站和量子计算机等产品中的电阻。NASA喷气推进实验室对Ambature的材料进行了独立测试，并在其年度报告中指出，Ambature已“制造并测试了可以证明具有室温超导性的材料。”在IBM，高通，麻省理工，通用电气，三星，全球代工厂，台湾半导体，美国海军，博通，壳牌石油，日立，国家电网公司和BOE China等公司的190项第三方专利申请中，Ambature的专利已被引用为现有技术。
来源: https://syncedreview.com/2020/11/20/a-axis-superconductive-wafers-for-enhanced-sensors-and-high-performance-computing/
