南澳大利亚大学研究员 Nicolas Riesen 博士正在进行一项研究,这项研究为未来档案存储开辟了新的可能。他认为,到 2030 年,这项技术的成本可能比目前可用的光存储技术低十倍。
这项技术的核心在于有选择地改变光学介质记录区域中的荧光波段,通过检测特定波段中荧光强度的存在或缺失来编码数据。这些较低强度的波段,也被称为光谱空洞,可以用于多位存储,类似于多层单元 NAND。空洞的深度也可以用来编码信息。
具体工作原理是在记录区域中填充掺杂钒离子的纳米颗粒,如 4H- 和 6H-SiC (4 层和 6 层六方碳化硅晶体)。当激光束照射时,钒离子的能级会影响晶体的荧光发射。钒离子可以有 V4+ 和 V5+ 两种氧化态,分别失去四个或五个电子,这些状态会影响颗粒的发光能力。
当记录区域中的各种纳米颗粒被激光束激发时,会发射一组光发射频率。这些频率在光谱中可以被视为一组重叠的波,总体呈现平顶状态 (如图中 a)。
通过使用适当调谐且能量足够高的激光,可以改变特定纳米颗粒变体在其特定频率下发光的能力。这意味着,当读取并整理记录区域的发射频率时,可以在频率强度 (发光亮度) 低于正常水平的地方观察到光谱空洞 (如图中 b)。
企业家 Geoff Macleod-Smith 成立了 Optera Data 公司,试图将这项技术商业化。我们可以设想一个记录介质,比如磁盘,在读写数据的驱动器之间往返传输。写入可能需要设置多个光谱频率,而读取则需要读取和整理多个荧光频率以检测空洞,从而确定比特值。
这项技术在 2021 年发表在 AS Photonics 期刊上,论文题为《使用室温频率选择性和多级光谱空洞燃烧在纳米晶混合物中进行数据存储》,作者为 Nicolas Riesen、Kate Badek 和 Hans Riesen。两位 Riesen 已为这项发明申请了专利。
Optera Data 声称其技术发展成熟后将实现: - 总拥有成本每 TB 1 美元 - 效率是现有 HDD 存储的 100 倍 - WORM 不可更改性和离线存储安全性 - 可直接制造且向后兼容
公司顾问 Tom Coughlin 撰写了一份白皮书,可在公司网站上查阅。他表示,使用颗粒介质可以实现 TB 级光盘,并补充道:"在本十年结束前,单层一次写入的档案光盘在大规模生产时的成本可能达到 1 美元/10TB (0.10 美元/TB)。"
他总结道:"Optera Data 预计到本十年末的存储成本将低于 0.10 美元/TB,这比 Folio Photonics 和 Cerabyte 的竞争性光存储技术预测低至少 10 倍,比磁带存储的预测低 25 倍。"
"这种成本优势,加上机器人库中较低的能耗、介质的长寿命以及使用传统光盘基材 (因此更容易集成到现有驱动器和库系统中) 等档案存储优势,使 Optera Data 的光存储技术成为档案存储的一个极具吸引力的选择。"
要实现这一选择,必须证明其能够产生可观的收入,才能帮助 Optera Data 筹集开发资金。
好文章,需要你的鼓励
杜克大学研究团队建立了首个专门针对Web智能体攻击检测的综合评估标准WAInjectBench。研究发现,现有攻击手段极其多样化,从图片像素篡改到隐藏弹窗无所不包。虽然检测方法对明显恶意指令有中等效果,但对隐蔽攻击几乎无能为力。研究构建了包含近千个恶意样本的测试数据库,评估了十二种检测方法,揭示了文本和图像检测的互补性。这项研究为Web智能体安全防护指明了方向,提醒我们在享受AI便利时必须保持安全意识。
生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元,云服务收入增长33%至151.5亿美元,季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元,同比增长26%。两家公司都将大幅增加AI基础设施投资,Meta预计2025年资本支出提升至700亿美元,Alphabet预计达910-930亿美元。
加州大学圣地亚哥分校研究团队系统研究了AI智能体多回合强化学习训练方法,通过环境、策略、奖励三大支柱的协同设计,提出了完整的训练方案。研究在文本游戏、虚拟家庭和软件工程等多个场景验证了方法有效性,发现简单环境训练能迁移到复杂任务,监督学习初始化能显著减少样本需求,密集奖励能改善学习效果。这为训练能处理复杂多步骤任务的AI智能体提供了实用指南。