火災後のASML、2022年に20％の売上増を見込む
チップメーカーがムーアの法則を拡張するために使用する極端紫外線（EUV）露光装置の唯一のサプライヤーであるASMLは、ベルリン工場の火災による被害を乗り越え、今年の売上が約20％増加すると予想している。
ASMLのCEOであるPeter Wennink氏は、今週の四半期決算発表後、「現在のところ、状況を管理することができ、2022年のEUV生産に大きな影響を与えることはないと考えている。2021年と比較して、約20％の成長を見込んでいる」と述べた。
2021年の第1四半期に、ASMLはIntel Corp.から、装置ベンダーの最新の量産EUV製造ツール、EXE:5200の最初の注文を受けた。出荷開始は2024年の予定だという。ASMLは、EXE:5200によってチップメーカーは少なくとも今後10年間は、現在の閾値である2nmをはるかに超えるプロセスノードに到達することができると述べている。
ASMLは、EUV装置と従来の深紫外光（DUV）装置をそれぞれ収益の約半分を占めている。ASMLは、Intelとともに、Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.やSamsungなどの主要プロセスノードで製造するファウンドリや、MicronやSK HynixスなどのメモリーチップメーカーにEUV装置を販売している。
ASMLはDUV装置を、それほど高度でないノードでチップを製造している企業に販売している。多くの企業は、半導体不足のために工場を閉鎖した自動車メーカーや電子機器メーカーの需要に応えようと躍起になっている。

前代未聞の需要：需要の急増は、パンデミックの影響が残り、半導体の不足が続いていることに加え、IoTデバイスに使用されるチップによってもたらされていると同氏は述べている。ASMLはフル稼働しており、それが懸念される。
同社は需要に応えるため、2021年に全従業員数31,000人の約20%にあたる6,000人近くを新規採用した。
Wenninkが言及した妨害の1つは、ベルリンにあるASMLの施設で最近発生した火災である。数時間で鎮火したが、それでも大きな被害が出た。DUVについては、最初の騒ぎはあったものの、2022年の生産量に影響はないと考えているという。
火災はASMLがEUVウェハークランプを製造しているエリアで発生したが、同社は、EUVツールの生産に大きな影響はないとの見通しを示した。
ASMLは昨年、EUVの開口数(NA)を従来の0.33NAから0.55NAにする装置を2023年前半に顧客に提供する計画だと発表している。
EXE:5200の顧客であるIntelは、2018年にASMLの先行するTwinscan EXE:5000システムを最初に購入したこともある。米国最大のチップメーカーは、2025年に高NAのEUVによる製造を開始する予定だという。
両システムの開口数0.55は、2nmノード以下のトランジスタの特徴をより高解像度でパターニングすることを可能にする。チップ製造装置に対する需要が急増する中、同氏は、世界の半導体産業の規模が10年後までに2倍の1兆ドルに達すると予測している。

Ray Stata氏がAnalog Devicesの会長に退任へ
Analog Devicesは、48年間会長を務めた創業者のRay Stata氏に代わり、社長兼CEOのVincent Roch氏を新しい取締役会会長に任命すると発表した。Stata氏は、取締役として再選に立候補する予定で、この変更は2022年の年次株主総会後に有効となるとしている。
Ray Stata氏は、マサチューセッツ工科大学（MIT）で学問を始め、電気工学の理学士号と電気工学の理学修士号を取得した。そこでMatthew Lorber氏と出会い、二人はAnalog Devicesを設立することになる。
1971年から1991年までADIの社長を務め、1973年から1996年までCEOに就任した。また、1977年にMassachusetts High Technology Councilを共同設立して初代会長を務め、1987年から2005年まで競争力会議の執行委員を勤めた。

イノベーションの歴史：Stata氏とLorber氏は共に、電気信号の増幅・変成を改善する高性能なオペアンプを作るというビジョンを持っていた。創業と同じ年に、ADIは最初の製品であるモデル101オペアンプを発売し、機器のテストや測定に使用された。最初の製品の発売後、ADIは瞬く間に売上を伸ばし、最初の3年間で570万ドル（現在の約4500万ドルに相当）を売り上げた。
短期間での成功を受け、ADIは1969年に株式公開を決断し、10年後に正式にニューヨーク証券取引所に上場した。ADIは株式公開と同じ年に、圧力や温度といった現実の現象をデジタルに変換する回路基板やモジュールを開発していたPastoriza Researchを買収した。
その後もADIは、宇宙開発、航空宇宙など幅広い分野で技術を進歩させた。1970年代には、レーザートリムウェハ技術（AD506）やCMOSデジタル・アナログ・コンバータ（AD7520）など、業界初の製品をいくつか発表している。
1980年代に入ると、ADIは半導体業界での存在感を増し、その頃、AD558 DACをマイクロプロセッサと簡単に統合できるように設計し、性能と汎用性を向上させたとADIは述べている。また、12ビットA/DコンバータIC「AD574」や、半導体自動テスト装置向け特殊デバイス「AD345」でも業界初を記録している。
ADIは、さまざまな技術分野でイノベーションを続ける一方で、その名を地図に残すための買収も続けていた。1990年にはPrecision Monolithicsを買収し、シリコンバレーにおけるADIの存在感を確固たるものにしたと言われている。
2000年代初期から中期にかけては、センサー技術への関心が高まっており、ADIもその影響を受けなかったわけではない。2002年、ADIは1億個目のiMEMS加速度センサを出荷し、最初のMEMSジャイロスコープをリリースしたという。
ADIは、センサー技術を生かし、燃費と排ガス制御をよりよくモニターするために自動車用に特別に設計されたA2B製品などのICを生産し続けた。また、加速度計、ジャイロスコープ、RFおよびDSP技術も製造し、自動車のレーダーと視覚機能を強化して事故を減少させた。
今日、ADIはその勢いをさらに強めている。同社は最近、自動車、産業、コンピューターなど複数の業界向けにアナログおよびミックスシグナル集積回路を設計、製造、販売する半導体企業であるMaxim Integratedを2020年に買収した。

電気自動車用バッテリーの改良に量子コンピュータを導入
IonQ とHyundai Motor Co.は、電池化学におけるリチウム化合物と化学的相互作用を研究するための新しい変分量子固有値解法 (VQE) を共同で開発する。
VQEは、与えられた最適化問題を解くために使用される値のセットを決定するためのアルゴリズムである。このアルゴリズムでは変分原理を利用して、ハミルトニアンの基本状態エネルギー、つまり動的な物理システムの状態の時間的変化率を計算する。従来の方法では、計算量の制限から精度に制約があった。
パートナーは、酸化リチウムの構造とエネルギーのシミュレーションに使用する、量子コンピュータ上で動作する電池化学モデルを開発する。目標は、リチウム電池の性能、コスト、安全性を向上させることである。
量子コンピュータによる化学シミュレーションと計算の高速化により、次世代リチウムイオン電池の品質が大幅に向上し、容量と耐久性が高まると期待されている。これにより、EVの魅力をさらに高めることができる。
IonQのCEOであるPeter Chapman氏は、バッテリーはEV開発における最も困難なエンジニアリングの課題であり、EVの総製造コストの半分を占めると述べている。このような高コストであるため、ほとんどの消費者にとってEVは高すぎる。「電池が安くなれば、コストは内燃機関自動車とほぼ同等になり、自動車市場への導入がより早く、より深く進むだろう。―電池の性能向上は、EVの魅力を高めることにもつながる。お客様がEVに乗り換えられない理由として挙げる、航続距離の短さ、充電時間の短さ、電池の寿命の短さなどの多くは、電池材料の改善で解決できるかもしれない」とChapman氏はインタビューで語っている。
電気自動車は、電気モーターと高電圧・大容量のバッテリーパックのほか、さまざまなパワーマネジメント技術やパワートレイン技術を使用している。電気自動車は、高価な価格にもかかわらず、従来の内燃機関自動車よりも低公害である。しかし、真のサステイナビリティを実現するためには、電力網への負担を軽減し、電力網の構成要素となるようなバッテリー技術の向上が必要である。将来の電気自動車には、コバルトに代わるより効率的な材料に基づく先進的な電池が必要であり、航続距離を伸ばしながら環境負荷を低減するのに役立つ。

量子技術：量子コンピュータの構築における最大の課題は、エラーレートを下げることである。量子ビットの構築にはいくつかの方法があり、IonQのトラップドイオンが低いエラーレートと量子ビット間の高い接続性を実現している。IonQの量子プロセッサーは、3次元空間内の原子を動力源とし、レーザー光で制御することで安定性を確保している。
量子プロセッサの性能と能力を評価するためのベンチマークとして、量子ビットの計数が最も適切であると考えられるようになってきている。しかし、量子ビットの数が増え続ける中、より正確で信頼性の高い指標が必要とされている。実際、少数の高品質な量子ビットは、多数の低品質な量子ビットよりも処理能力が高く、特に低いエラーレートを示す場合はそうである。
固体システム内の各クビットはユニークで、非常にノイズが多く、ほぼ隔離して動作させる必要がある。このため、固体技術では絶縁されていないという欠点がある。そこでIonQでは、レーザーを適切に調整すれば原子を安定化させることができるレーザー冷却方式を採用している。また、冷却装置や高度な装置を必要とせず、レーザー光線だけで冷却できることも大きな特徴だ。
今週発表されたパートナーシップは、年間56万台のEVを販売し、12以上のバッテリーEVモデルを導入するという現代自動車の戦略2025の野望の中心的なものである。さらに、EVは世界的な持続可能性目標を達成する上で重要な役割を果たすため、この提携は気候変動への取り組みに新たな一歩を踏み出すことを意味している。

Nvidiaの買収が失敗した場合、Armは停滞する可能性
英国規制当局が進めている合併調査の一環として公開された文書によると、Nvidiaの買収案が決裂した場合、Armは単体企業としての成長に大きなハードルを抱えることになるそうだ。
29ページに及ぶこの文書には、昨年11月に英国政府がこの取引を英国の競争市場局（CMA）に照会することを決定したことに対するArmとNvidiaの共同回答が詳細に記されている。この回答書では、Nvidiaからの投資がなければ、Armがデータセンター市場で成長し、Intel Corp.やx86の既存企業と競争する上で深刻な不利益を被ることになると強調されているまた、Armが新興のRISC-V競合企業との厳しい競争に直面していることを指摘しながら、Armの株式公開が非現実的である理由を説明している。
SoftBankの出資が終了し、Armは岐路に立たされており、Nvidiaによる買収は「Armのエコシステムを拡大・強化し、英国およびすべてのArmライセンシーに利益をもたらす一世一代のユニークな機会」だと、申請書は主張している。
IPOという選択肢を否定する中で、Armは株式公開は投資、拡大、革新の能力を窒息させると述べ、資本市場は短期的な収益成長および収益性に焦点を当てることを要求していると指摘している。「SoftBankは2019年にIPOを検討し、2020年初頭にも拒否したが、それは市場がソフトバンクに必要なリターンを与えないからだ」と申請書には書かれている。Apple、Qualcomm、AmazonなどのArmのライセンシーは、急成長する収益成長と利益、そして高騰する市場評価を享受しているが、Armは最近、比較的に横ばいの収益、コスト上昇、利益低下に耐えており、30年前の上場企業にとって課題があると思われる。さらに、Armの本来の市場であり、最大の収益源であるモバイルは飽和状態であるという。

Intelのオハイオ州のファブ・プロジェクト
Intel Corp.は、オハイオ州に200億ドルの工場を建設するという報道に対して、依然として口を閉ざしている。
Columbus Dispatch紙の報道によると、この工場は3,000人の従業員を直接雇用し、材料や機器のサプライヤーによるエコシステムの構築に貢献することになるという。
Intelのコーポレートコミュニケーション担当シニアディレクターであるWilliam Moss氏は、この報道に関する我々の問い合わせに電子メールで回答し、「これについてはコメントを控えさせていただく」と述べている。
この報道は、半導体製造の米国への回帰を示唆している。ファブのリーダーである台湾積体電路製造（TSMC）とSamsungは、現在チップ製造の12％しか占めていない米国への新たな投資を約束した。
Intelは昨年、アリゾナ州チャンドラーで2つの新しいチッププロジェクトを立ち上げ、ファウンドリの顧客にさらなる生産能力を提供しています。インテルによると、この200億ドルの投資はアリゾナ州史上最大の民間投資であるという。
昨年末、Samsungは170億ドルを投じる最新のファブ・プロジェクトにテキサス州の用地を選定した。この工場は、オースチン近郊にあるSamsungの既存工場の生産能力を拡張するものである。
TSMCは、SamsungやIntelといったファウンドリのライバルに対する製造の優位性を維持するために、2022年に440億ドルもの資金を投じると述べている。
台湾のTSMCは現在、Phoenix地域に5-nmファブを建設中である。そのプロセスノードは、すでに台湾で生産されている。TSMCは、2022年後半に世界で初めて3nmチップの生産を開始する予定で、2020年に発表されたアリゾナ州の新しい5-nm TSMCファブは、2024年に生産を開始する予定。
技術サプライチェーンの混乱に対応するため、連邦政府が提案するインセンティブは、米国の新しいファウンドリ投資を呼び込むことを目的としている。米国上院で承認された520億ドルのCHIPS for America Actは、今後10年間で国内産業を復活させることを目的としており、この法案はまだ下院の承認が必要である。
米国の取り組みは、5Gや高性能コンピューティングなど成長する新市場での優位性をめぐる米中の技術戦争の中で行われた。米国は中国の通信大手ファーウェイへの先端チップの供給を打ち切り、中国は自動車用電気電池やレアアース材料の輸出を制限する構えだ。中国は世界のレアアースの90％近くを供給しており、電子製品に広く使用されている材料である。また、中国は世界の自動車用電池のほとんどを製造している。
技術戦争の中で、中国と米国は電子製品、特に機密性の高いデュアルユース技術に使用される電子製品のサプライチェーンを別々に構築し始めている。

Mobileyeの自律走行向け最新EyeQ Ultra SoC
Mobileyeは、CESでEyeQ Ultraシステムオンチップを発表した。シングルパッケージのAVオンチップスーパーコンピュータと称されるMobileyeのEyeQ Ultraは、176TOPSという最高の性能と効率を誇るという。
第7世代のEyeQアーキテクチャをベースに、5nmプロセス技術で製造されたEyeQ Ultra SoCは、単一パッケージでEyeQ5を10個搭載したのと同等の性能を提供できるとMobileyeは主張する。EyeQ Ultraは、自動車技術会（SAE）が定義するレベル4の完全自律走行にも対応する。つまり、EyeQ Ultraを搭載した車両は、自動運転機能が作動した際に人間の介入を必要としないが、EyeQ Ultraは、このレベル4の完全自律走行にも対応する。
MobileyeのEyeQ Ultraは、自律走行ビジョンを完全に実現するために、4つのクラスの独自のアクセラレーターXNN、PMA、VMP、MPCに依存している。XNNは深層学習ニューラルネットワークの専用AIエンジン、PMAはプログラマブルCGRA、VMPはSIMD VLIWマシン、MPCは複数のバレルスレッドCPUコアである。
これら4つのアクセラレータに、さらにCPUコア、そして可視化用のISPやGPUを組み合わせることで、EyeQ Ultraはカメラのみのシステムとレーダーとライダーを組み合わせた2つのセンシングサブシステムからの入力と、車両の中央演算システム、高精細地図、運転ポリシーソフトを処理して、極めて特殊で個別のタスクを実行できるという。
カメラのみのシステムを、レーダーとライダーを組み合わせた代替センサーでサポートするというMobileyeの判断は興味深いものである。Teslaはカメラだけに頼っていることで有名だが、他の自動車会社は、カメラとレーダー、カメラとライダーといった2種類のセンサーを選ぶべきか、場合によってはカメラ、レーダー、ライダーといった3種類のセンサーを選ぶべきかを議論している。
Mobileyeの広報担当者はEE Timesに対し、「Mobileyeのアプローチは、冗長なシステムを構築することである。カメラのみのシステムは単独で、ライダーとレーダーシステムは単独でそれぞれ自立することができ、それぞれのサブシステムは、完全な運転設計をサポートすることができる。2つの独立した知覚サブシステムを組み合わせることで、より堅牢な全体システムを手に入れることができる」と述べている。　また、「私たちが開発している画像レーダーは、現在のライダーが占めている視野の大部分を占め、ライダーがカメラとレーダーと冗長的に機能する前面セクターだけを残すことができる。画像レーダーはライダーの5分の1から10分の1のコストなので、これは前面セクターの3方向の冗長性を提供し、センサー全体の大幅なコスト削減を実現する」と付け加えた。
EyeQ Ultraの発表と同時に、MobileyeはADAS向けに特別に設計された2つの新しいEyeQ SoC、EyeQ6LとEyeQ6Hも発表した。EyeQ6Lは、同社のEyeQ4チップの後継で、EyeQ4の55％のサイズで、L2 ADASをサポートするために超低消費電力で高度なディープラーニングTOPSを提供すると、Mobileyeは述べている。同社は昨年、EyeQ6Lのサンプリングを開始し、2023年半ばまでに生産する予定。
EyeQ6Hは、MobileyeのEyeQ5 SoCの2個分に相当するコンピューティングパワーを売り物に、仮想化およびAI集約型ワークロードをよりよくサポートする。プレミアムADASやフルサラウンドの部分的なAV機能を念頭に置いて設計されたEyeQ6Hは、ADAS L2機能を完全にサポートし、マルチカメラ処理を提供するとともに、駐車場の可視化やドライバーモニタリングなどのサードパーティアプリケーションをホストする予定。

Seeing Machinesは次のArmかもしれない
CES2022がようやく終わり、”コンシューマーAV “や “パーソナルAV “にまつわる既視感は横に置き、今回は、ドライバーモニタリングシステム（DMS）の詳細と、次のArmのように見えるSeeing Machines関連の発表にフォーカスする。
Ojo-Yoshida Report（EE Timesの旧友Bolaji OjoとJunko Yoshidaのこと）が発行した技術白書「The DMS Embedding Challenge」の中で著者は、業界標準のCPUやSoCが、効率的なDMS処理に必要な専門的な処理やパイプライン構造との相性が一般的に悪いことを述べている。「DMS製品は、本質的に高性能なリアルタイム・コンピューティング・システムである。処理の観点からは、ビデオは、一連のステージで、ピクセルの連続ストリーム上で動作するパイプラインに押し込まれる。相互接続されたアルゴリズムの階層（またはDMS「エンジン」）は、画像データから目的の情報を絞り込んで抽出し、高次情報をあるステージから次へと渡し、ドライバーがどこを見ているか、注意散漫や障害がないかなど、高レベルの結果を低帯域で生成する」とある。
さらに著者らは、「DMS機能を含む自動車用組込みシステムでは、ほとんどの場合、専門的なプロセッサ設計を用いてパイプラインのステージを高速化する必要があると言ってもよいだろう。これは、通常のCPUがパイプラインを実行できないからではなく、単に利用可能なCPUリソースがほとんど十分ではなく、画像の前処理、コンピュータビジョンの演算子、信号処理、ニューラルネットワークなど、特殊なタイプの機能を実行するはるかに効率の良い方法が通常存在するからである」と述べている。
Seeing Machinesによると、DMSアルゴリズムを所定のチップにマッピングする際に見られるほぼ全ての問題は、結局、データフローに関する非効率性と、オンチップとオフチップの両方のメモリの最適でない使用と関連しているとのことである。
アクセラレータは、光速の数値演算を達成しても、データをパイプラインの次のステージに移動する際に、外部DDRメモリにデータをバッファリングすることを余儀なくされ、ひどい失望を味わうことがよくあるという。これは、チップがDMS指向のパイプライン構成を念頭に置いて設計されていないことが原因である。
Armとの類似点は、Seeing MachinesがDMS指向の処理をできるだけ効率的に行うために独自のアーキテクチャを開発するという決定を下したことに起因している。著者は、ソフトウェアとハードウェアの協調設計アプローチの利点を説明した上で、それが同社のOcculaニューラルプロセッシングユニット（NPU）にもたらした利点をまとめている。
「DMSソリューションのために一から設計・構築されたにもかかわらず、Seeing MachinesのDMSアルゴリズムスタックと組み合わせた場合のOccula NPUの設計は、はるかに広い範囲の製品、つまり価格や電力に敏感で、人間に関する文脈情報を理解することで優位性を得られるあらゆる製品に性能上の利点をもたらす可能性がある」とし、「Occulaは、DMSだけでなく、より一般的に人間を理解するための限られた適用範囲に対処するために開発されたと著者らは結論付けている。

機械学習による核融合モデリングの向上
MITの研究者は、核融合装置におけるプラズマの乱流現象をより深く理解するために、機械学習の技術を採用している。MIT Newsによると、人工ニューラルネットワークを活用して還元乱流理論を表現する新しいディープラーニングフレームワークが開発された。
この研究は、『Physical Review E』と『Physics of Plasmas』に掲載された2つの論文に記載されている。
研究者がエネルギー生産のために核融合の制御を望むなら、核融合炉内を移動するプラズマ中のイオンと電子の乱流運動についてより深く理解する必要がある。トカマクと呼ばれるトロイダル構造の磁力線は、プラズマ粒子を強制的に閉じ込めて、大きなエネルギー純増をもたらすことを目的としているが、非常に高い温度と狭い空間では、それは困難なことである。
核融合炉内の状況をよりよく理解するために、科学者たちはプラズマの乱流の数値シミュレーションに集中して取り組んでいるが、この計算は複雑である。予測精度を保ちつつ、より高速に動作する簡略化された理論が開発されれば、進歩が早まる可能性がある。

核融合：プラズマは、観測可能な宇宙の99.9％以上を形成する物質であり、第4の物質状態（固体、液体、気体）と呼ばれている。気体は十分に高いエネルギーで電離し、正電荷を帯びた粒子（原子核）と負電荷を帯びた粒子（電子）が混在した状態となる。星のプラズマは巨大な重力の影響を受けるが、地球上ではそのようなことはない。そのため、プラズマを必要な温度まで加熱し、熱核反応によって新たな核融合反応を維持するための運動エネルギーを放出するのに十分な時間閉じ込めることができる装置を開発することが大きな課題となっている。トカマクは、強い磁場によってプラズマを構成する荷電粒子を制御する「磁気閉じ込め」と呼ばれる有望な方法である。
この非常に高度な装置の内部では、磁場によってプラズマが封じ込められている。200℃以下に冷却された超伝導磁石と、100,000,000℃以上に加熱されたプラズマは、わずか数メートルしか離れていない。
プラズマは不安定で、原子炉の機器にダメージを与える危険性があるため、この装置を作るのは難しい。しかし、この制限には、連鎖反応が制御不能になることがないという安全上の利点がある。
トカマクの磁場は3種類ある。トロイダルコイルは、装置の対称軸に沿った磁場を作り、荷電したプラズマ粒子をその方向に流す。プラズマの位置を制御する外部コイルは垂直磁場を発生させる。プラズマに電流を流すとポロイダル磁場が発生し、プラズマを平衡に保つことができる。

プラズマの乱れ：磁場閉じ込め核融合装置は、核融合システムの粒子とエネルギーの閉じ込めに大きな不確実性をもたらしている。搭載されるプラズマの状況が様々なプロセスに大きく影響するため、境界領域は核融合装置全体の実用性を評価する上で非常に重要であり、プラズマや構造全体のモデリングは今でも重要な課題となっている。
境界プラズマに関連する特定の輸送理論で、周辺乱流の解析に広く適用されているものに、ドリフト低減ブラギンスキーモデルがある。トカマク物理学者は何十年もの間、その精度が不確かであるにもかかわらず、実験中の境界プラズマのシミュレーションにこの低減された「二流体理論」を日常的に使用してきた。
最近発表されたいくつかの論文では、MITの研究者が、物理学と機械学習を組み合わせることで、この縮小モデルの精度を直接検証し始めている。MITの研究者によると、このモデルは、密度、電位、温度などの物理変数と、同時に乱流電場や電子圧などの量の動的な関係を調べるものである。研究者らは、還元流体モデルによって予測される圧力変動に伴う乱流電場が、既存の核融合装置に関連するプラズマにおける高忠実度のジャイロ運動論的予測に適合することを発見した。
また、今回の研究により、未知の乱流場揺らぎをドリフト低減ブラギンスキー理論と直接整合するように診断できる新しいディープラーニング技術を実証した。プラズマの乱流は、空気や水の乱流よりもはるかに模倣が難しいことで知られている。方程式に機械学習技術を組み込めば、少ない観測回数から多くの情報を得ることができる。