L’objectif est de repousser les limites de la technologie microélectronique actuelle de façon à faire face à la demande émanant des systèmes conçus pour le Cloud et le Big Data.
IBM vient d’annoncer un investissement de 3 milliards de dollars au cours des 5 prochaines années pour financer la recherche dans deux programmes de développement et exploratoires. L’objectif est de repousser les limites de la technologie microélectronique actuelle de façon à faire face à la demande émanant des systèmes conçus pour le Cloud et le Big Data.
Le premier programme de recherche s’articule autour de la technologie silicium 7 nanomètres et en-deça, contre 22 nm aujourd’hui. Il s’attaquera aux défis physiques qui concernent les techniques actuelles de fabrication de semi-conducteurs toujours plus petits et plus denses, et pourrait compromettre à terme la capacité à produire de telles puces électroniques.
Pour John Kelly, vice-président du groupe en charge de la recherche chez IBM, “la question n’est pas de savoir si nous allons introduire la technologie 7 nanomètres dans la fabrication des microprocesseurs, mais plutôt quand et à quel coût”. Le groupe informatique affirme aussi à travers ces investissements son recentrage sur le “cloud”.
Le second programme se concentre sur le développement de technologies alternatives pour les puces visant l’après-silicium, et est basé sur des approches totalement différentes. Les scientifiques d’IBM et d’autres experts considèrent ces options comme absolument nécessaires pour outrepasser les limites physiques des dispositifs semi-conducteurs classiques à base de silicium.
Les équipes seront composées de scientifiques issus des équipes de recherche d’IBM et d’ingénieurs d’Albany et Yorktown (état de New-York), d’Almaden (Californie) et de Zurich, en Suisse. IBM investira de façon significative en particulier dans des domaines de recherche émergents qui sont déjà en cours chez IBM tels que la nanoélectronique à base de carbure de silicium, la photonique sur silicium, les nouvelles technologies pour mémoires et les architectures qui supportent l’informatique quantique et cognitive.
