著者です。博士号を3つ持ってます（数学、ピサ；量子化学、UCF；材料科学、UTD — 現在進行中）。SJSUとCSUからの修士号もあります。Gmailを使ってるのは、これは独立した研究だからで、どの機関にも所属していません。v53は、2013年の最初の出版（Graphene 1, 107–109）からの13年間の発展を反映しています。バリアは、確認された遷移状態を持つ2つの独立した理論レベルで検証されています。物理について話すのは大歓迎です。

スニフテストって、表面的に所属だけで見向きもしないってことだよね。怠けてる匂いがするわ。

誰でも同じコンピュータシミュレーションを実行できると思うよ。

著者です。この論文はまさにそれを説明しています — 体積密度が0.4〜9 ZB/cm³のナノテープスプールアーキテクチャです。プレプリントの4.4節を見てください。

タイプミスじゃないよ。フルオログラフェンはsp²型（Nair et al. 2010）。フルオログラファンは完全なsp³飽和を示すために-ane接尾辞を使ってる — グラフェン→グラファンと同じ規則。sp³ハイブリダイゼーションがビスタブルなC-Fの向きを作り、ビットを保存するんだ。

フルオログラファン：合成と特性 (pdf) https://pubs.rsc.org/en/content/getauthorversionpdf/C4CC0884...

はい、Tier 1はスキャニングプローブ — 特にC-AFMです。遅いけど、概念実証には十分です。この論文では、並列の読み書きのために近接場中赤外線アレイを使ったTier 2アーキテクチャを説明していて、合計25 PB/sのスループットを見込んでいます。Tier 1は物理を証明し、Tier 2は速度へのエンジニアリングの道です。

うん、この論文はクレイジーだね。キャッシュに関する実際の引用はこうだよ：> テープのある領域が読み取られたら、コントローラーが結果を保存する。以降の操作は物理メディアを再照会するのではなく、キャッシュを参照する。既知のビットを再読み取りする必要はない；コントローラーはすでにその状態を保持している。しかし、論文の前の方ではこう主張してる：> 現代の大規模言語モデルを支えるトランスフォーマーアーキテクチャは、計算制限ではなく帯域幅制限だ [1–3]。DRAM、NANDフラッシュ、プロセッサキャッシュ間でデータを移動するのに消費されるエネルギーは、データセンターのAIアクセラレーターでの算術に消費されるエネルギーをすでに超えている [2]。これは最適化問題ではなく、材料の問題だ [強調は私のもの]。AIの「メモリの壁」についての長い rant の一部として、最初のセクションで言及されている。もし、材料コストとエネルギーコストが高いメモリについての長い話から始めて、これがその解決策だとしたら、何をキャッシュしているの？それに、どんなコンピュータエンジニアがメディア上の個々のビットのキャッシュを考えるんだ？それに、君が指摘したように、25 PB/sはすごい量だよ。典型的なオンチップSRAMキャッシュの約1000倍だと思う。その後、著者はデータを読み返すために原子間力顕微鏡を使うことについて話しているけど、AFMスキャンのサイズは実際には平方マイクロメートルのオーダーだと理解している。私はこの論文全体がAI駆動の、君が言ったように「熱病の夢」で、著者が60ページの科学的主張と科学的数学を提示することを可能にしていると思う。具体的で新しい科学的結果が全くないように見える。AI駆動の現実歪みは新しいものではないけど、今はAIが賢く聞こえるのが上手くなって、騙されやすい普通の賢い人たちの障壁を突破できるようになってる。後で、著者は「形状を持ったフェムト秒IRパルス」を使って単一の原子にアドレスを付けることを提案しているけど、詳しい説明はなし！IR波長は最低でもマイクロメートルのオーダーだよ！

ここでの著者です。いくつかの妥当な指摘と、誤解もあるね。キャッシングのコメントは、Tier 1コントローラーがすでにスキャンしたビットのビットマップを保持していることを指してる — これはどんなスキャンプローブシステムでも標準的なやり方だよ。ストレージメディアの容量と競争してるわけじゃない。Tier 2は明確に推測的だし。論文の検証対象はTier 1で、1回のC-AFMスキャン、1回の電圧パルス、既存の機器を使うこと。コアの貢献はアーキテクチャじゃなくて物理学だよ：4.6 eV（B3LYP）と4.8 eV（CCSD(T)）でのC-Fピラミダル反転の検証された遷移状態、1つの虚数周波数、結合解離以下のバリア。これは標準的な計算化学で、手を振ってるわけじゃない。アーキテクチャの部分は意図的に未来志向だよ。フッ素は遷移状態で2.64 ÅのC-Cギャップを通って2つの炭素隣接原子の間を通過する — どの原子も通らないんだ。これはピラミダル反転で、アンモニアと同じメカニズムだけど、0.25 eVのバリアじゃなくて4.6 eVのバリアがあるんだ。磁気テープの比較は表2にあるよ。

フッ素は炭素を通過しないよ。遷移状態で2.64 ÅのC-Cギャップを通って隣接する2つの炭素の間を通るんだ。これはピラミダル反転で、アンモニア（NH₃）と同じメカニズムだけど、0.25 eVのバリアじゃなくて4.6 eVのバリアがあるんだ。遷移状態の幾何学は計算され、1つの虚数周波数で検証されてるよ。

レーザーが現在の32TB以上のHDD技術を推進してるんじゃない？

基本的に、盛り上がってるプレスリリースは無視しちゃえばいいよ。これは大体、半分クールな論文に付随するものだから。科学者たちは、これが広まる新しいストレージになるとは思ってないだろうけど、こうやって話を売るのがゲームの一部で、管理側もそうしたいんだよ。

もしそれを読むのに1ヶ月かかるなら、エクサバイトを保存できても誰が気にするの？ まあ、1ヶ月でエクサバイトを読むなら、ハードウェアは3 Tbps以上出てるだろうし、それにはすごく満足するけどね。

世界のデータのほとんどがまだ小さな回転ディスクに保存されてるって、過去40年で何回この話を見たかを考えると、ほんとに犯罪だよ。

読むためのデバイスと書くためのデバイスが別々に必要になるのは嫌だろうね。普通の企業には全然気にならないと思うよ。昔はテープライブラリ専用の部屋があって、何十台ものテープドライブと何千本ものテープがあったんだ。読み書きの速度は絶対に重要だけど、複数のデバイスを使うのは全然新しいことじゃないからね。

毎年のように新しい素晴らしいストレージメディアについての記事が出てくる。クリスタル、グラフェン、レーザー、クォーツ、ホログラム、何でも。結局実現しないんだよね。成熟した技術に対して、競合技術からのたくさんの失敗があって、最終的にすべてを変えるブレークスルーが出てくるのは当然じゃない？ 50〜60年の間、AIやニューラルネットワークがあまり進展しなかったっていうコメントも、今の状況にぴったり当てはまると思うよ。突然、すごく進展したわけだし（今AIが過剰評価されてると思っても、過去5年で社会に与えた影響は、これまでのAIの歴史を合わせたよりも大きいのは否定できないよね）。この学術論文を「お、これは面白いアプローチだな、どんな限界があるんだろう」と読むのが好きで、「この新しいストレージ技術が世界を変える!!!」っていう発表として解釈するのは好まないな。最初のアプローチは一般的にもっと好奇心を生むと思うし、二つ目はただの皮肉や冷めた感じに繋がるだけだと思う。

公平に言うと、過度に大きなストレージ密度を強調する見出しは、SSDの代わりにはならない、アーカイブ用の何かとして使える程度のものだと思う。もし遅延を狙っているなら、密度の数字ではなく、そっちの数字を最初に出すはずだよね。

ラジオ電信のような明らかで低技術なものを商業化するのに、15年、いや20年かかることもあるんだ。マクスウェルが電磁波を理論的に予測してから約60年後のことだよ。赤色LEDは1920年代に発明されて、1960年代にインジケーターとして商業的に成功した。光ファイバーも1920年代頃に発明されて、1980年代に商業的成功を収めた。特定のものは時間がかかるんだよね。良い物理効果を軽視しないでほしい。そういうのは、いわゆる良いアイデアよりもずっと珍しいから。

これが実用的かどうかは分からないけど、フラッシュメモリが怪しい半分SFみたいなものだった頃を思い出す。ここにはDRAMについて同じように思い出す人もいるかもしれない。間にたくさんのものがあったけど、成功しなかったものも多い。中には半分クレイジーなものもあったし、バブルメモリやOptaneのように実際に製品化されたものもある。市場の甘いスポットに合ったものは少ないけど、新しいメモリの形を発明して世界を制覇する可能性はまだあると思うよ！

非常に大きくて高速な読み出し専用メモリには、素晴らしいユースケースがあるんだ：NNの重み。

スキャンプローブの主張は本物だよ — フルオログラファン上でのC-AFMは、既存の商業機器で実現可能なんだ。この論文は詳細な実験プロトコルを持つ計算予測だよ。実験の協力者が今、検証の準備をしている。生の条件に関する質問は第5章で扱われているよ（放射線耐性、機械的損傷、欠陥物理学）。