L’annuale rassegna di “Technology Review” delle tendenze della ricerca industriale indica che le aziende farmaceutiche e biotecnologiche investono di più in R&S di quelle impegnate in altri settori tecnologici.
di David Talbot, Claire Tristam, Dan Cho
L’edizione 2005 della rassegna R&S mostra che la spesa aziendale mondiale è in crescita, ma che i profitti sono distribuiti irregolarmente. I progressi maggiori si riscontrano nelle scienze biologiche, che appaiono tra le industrie a più alta intensità di ricerca: la spesa R&S 2004 tra le aziende biotech della lista è salita del 69 per cento rispetto all’anno precedente. I guadagni delle aziende farmaceutiche sono stati meno spettacolari, ma si attestano comunque su un considerevole 22 per cento. Le aziende IT, dal loro canto, hanno come gruppo scarsamente aumentato i loro investimenti in R&S; Le aziende di telecomunicazioni e di hardware per computer, in media, hanno speso meno che nel 2003. Gli investimenti nelle telecomunicazioni rimangono particolarmente limitati, con diverse aziende importanti, tra cui Motorola, Ericsson e NTT che hanno mostrato decrementi a due cifre. Invece, nella IT l’industria del software rimane un’eccezione; Microsoft ha guidato il settore con un incremento del 20 per cento nella spesa per ricerca nel 2004. La tabella classifica le aziende sulla base dell’Indice di Innovazione di “Technology Review” che prende in considerazione i livelli di spesa per R&S, gli incrementi di spesa e la R&S in proporzione alle vendite; cinque delle prime 10 aziende che rispondono a questi requisiti appartengono al settore delle scienze naturali.
Ma i soli numeri non rendono conto appieno della storia della ricerca aziendale. Un altro indicatore della vitalità della R&S è la propensione a investire in progetti a lungo termine che potrebbero non garantire un ritorno per molti anni e talvolta mai. Per questa ragione abbiamo preso in considerazione i tentativi di ricerca di tre grandi aziende (si veda a pag. xx). L’uso da parte di Intel di laser ad alta sensibilità per la scoperta di molecole biologiche potrebbe aiutare i ricercatori a comprendere le cause del cancro e di altre malattie. I Bell Labs di Lucent Technologies – che hanno nei decenni passati seriamente ridotto la ricerca di base che una volta era il suo fiore all’occhiello – stanno facendo progressi nello sviluppo dell’idea di computer quantico. IBM è interessata all’uso dei supercomputer sul modello del cervello umano. Questi progetti forniscono una risposta incoraggiante a chi sostiene che l’industria è ossessionata esclusivamente dai risultati del trimestre successivo.
I settori dove avviene la crescita
L’anno scorso, gli investimenti per la ricerca delle aziende biotecnologiche, farmaceutiche e di software per computer hanno avuto i maggiori incrementi
Spesa media aziendale in R&S nel 2004 (in miliardi di dollari)
Cambiamento medio percentuale nella R&S aziendale
Conglomerati industriali Trasporti Hardware per computer Farmaceutica/Apparecchi medici Software per computer Telecomunicazioni Elettronica/Elettricità Semiconduttori Aerospaziale/Difesa Prodotti di consumo Chimica Biotecnologia Macchinari pesanti Energia
Chi spende di più
Quattro settori industriali – biotech, semiconduttori, farmaceutici/apparecchi medici e software – investono proporzionalmente in R&S molto di più degli altri
R&S media in rapporto alla vendite
R&S media per dipendente
Biotecnologia Semiconduttori Farmaceutica/Apparecchi medici Software per computer Telecomunicazioni Aaerospaziale/Difesa Hardware per computer Chimica Elettronica/Elettricità Macchinari pesanti Trasporti Conglomerati industriali Prodotti di consumo Energia
I primi 15 secondo l’Indice di Innovazione di TR
L’Indice di Innovazione è calcolato combinando, con eguale peso, il livello di spesa in R&S nel 2004, il cambiamento percentuale nella spesa in R&S, il cambiamento assoluto nella spesa in R&S e la spesa in R&S in rapporto alle vendite.
Graduatoria secondo l’Indice di Innovazione
Nome dell’azienda
Spesa in R&S nel 2004 (in milioni di dollari)
Cambiamento percentuale in R&S
Cambiamento assoluto in R&S (in milioni di dollari)
R&S in rapporto alle vendite
Settori innovativi
Le posizioni in graduatoria complessive in base all’Indice di Innovazione di sei settori industriali, compresi i semiconduttori, l’hardware per computer e le telecomunicazioni, sono migliorate nel 2004.
Graduatoria secondo l’Indice di Innovazione
* Sanofi-Aventis e Biogen Idec sono entrambe tra le prime tre grazie al raddoppio delle spese in R&S a seguito della recenti fusioni. Il prossimo anno, con una maggiore chiarezza nei conti, queste aziende potrebbero ritrovarsi in una posizione meno prestigiosa.
IBM
Il cervello al computer
Di David Talbot
La neocorteccia costituisce la massa principale del cervello umano ed è la sede presunta dell’apprendimento, del linguaggio, della memoria e di tutto ciò che significa essere umano. Essa contiene diversi miliardi di neuroni, ognuno dei quali può interagire con quello vicino in migliaia di modi differenti. è difficile comprendere il funzionamento anche di un solo neurone e i biologi non concordano sul numero di sottoclassi distinte di neuroni presenti nella neocorteccia, su come i sei strati della neocorteccia si influenzino reciprocamente e se il sistema si comporti differentemente nelle diverse parti della neocorteccia. “La confusione è grande”, dice Michael Beierlein, un neuroscienziato della Harvard Medical School. I neuroscienziati che studiano i processi elettrochimici che avvengono in questa confusione “non sanno, in realtà, quali sono le caratteristiche cruciali e quali invece si possono ignorare senza correre rischi: quando si tratta di rumore biologico, cosa è importante, cosa è solo una manipolazione sperimentale“.
A livello mondiale i neuroscienziati stanno cercando di decifrare la neocorteccia per acquisire informazioni importanti per la comprensione di una serie di eventi, dalle malattie psichiatriche e mentali all’apprendimento e la memoria. A tal fine, molti gruppi sono impegnati alla creazione di modelli al computer del funzionamento dei neuroni. Il progetto di ricerca promosso nel 2005 da IBM è finora quello più ambizioso: l’azienda e i suoi collaboratori svizzeri sperano di produrre un modello 3-D efficiente di una porzione di due millimetri di neocorteccia contenente 60.000 neuroni, una parte conosciuta con il nome di colonna neocorticale. Il progetto di simulazione al computer del comportamento dei neuroni “è il più grande mai intrapreso finora, di almeno un ordine di grandezza”, sostiene Charles Peck, un informatico del T.J. Watson Research Center di IBM a Yorktown Heights, nello stato di New York, che è il responsabile del progetto, chiamato Blue Brain.
I ricercatori prenderanno i dati grezzi relativi ai neuroni di ratto raccolti dallo Swiss Federal Institute of Technology di Losanna e li inseriranno in un supercomputer IBM tra i più veloci al mondo. Henry Markram, il neuroscienziato svizzero responsabile delle finalità biologiche del progetto, afferma che la rappresentazione grafica di soli 10.000 neuroni della colonna neocorticale del ratto richiederà più di due terabyte di memoria, all’incirca la quantità di dati che può essere contenuta in 400 DVD standard registrabili. Gli esperti di informatica di IBM che hanno esperienza di sistemi biologici simulati contribuiranno a creare un modello tridimensionale che imiti le interazioni di questi neuroni e confronti i suoi risultati con i dati di laboratorio di Markram.
Il lavoro sarà complesso. “Immaginiamo un neurone come un albero, con radici e rami“, dice Markram. “Immaginiamo di prendere 60.000 di questi alberi e comprimerli nello spazio della capocchia di uno spillo. Questo è il tipo di architettura a cui si sta pensando, con le radici degli alberi che toccano i rami di altri alberi“. E stiamo parlando solo di una colonna neocorticale; la neocorteccia umana ne dovrebbe contenere decine di milioni. Ma se tutto andrà bene, “riusciremo a capire dove va l’informazione, come viene rappresentata e come viene memorizzata su un albero”, spiega Markram. “Così sarà più semplice vedere cosa può andare storto“. Markram ritiene che entro 10 anni il progetto potrebbe favorire lo sviluppo di farmaci per la cura delle malattie mentali.
L’obiettivo appare piuttosto ambizioso. “La simulazione può portare a una migliore comprensione di una piccola parte dei collegamenti“, afferma Tai Sing Lee, informatico e neurofisico al Center for the Neural Basis of Cognition, un progetto congiunto dell’Università di Pittsburgh e della Carnegie Mellon University. In ogni caso, egli aggiunge, “la simulazione del comportamento del cervello umano e le terapie mediche sono ancora lontane nel tempo“. In considerazione della difficoltà del compito, conclude Lee, il progetto Blue Brain è valido, ma rimane “un piccolo passo in avanti in campo biologico“.
Intel
Biologia di precisione
Di Claire Tristram
Da quando, nel 1953, è stato scoperto da James Watson e Francis Crick, il modello elicoidale del DNA è diventato un simbolo iconografico della scienza. Ma, per quanto familiare sia diventata la struttura del DNA, l’osservazione dei componenti molecolari da cui è costituita rimane una sfida stimolante per la quale sono state prodotte numerose tecnologie concorrenti. Uno strumento che offrisse realmente ai ricercatori un modo per osservare i processi biologici a livello molecolare avrebbe un valore inestimabile. In particolare, la possibilità di esaminare da vicino i nucleotidi che formano il DNA insieme alla ricerca in corso sul genoma umano potrebbero dar vita a metodi più efficaci per diagnosticare le malattie.
A Intel i tecnologi che si occupano delle tecniche per la formazione di immagini in campo biologico hanno adottato un metodo analitico largamente usato nella R&S sui semiconduttori. Nel maggio dello scorso anno il gruppo di Precision Biology di Intel ha pubblicato un saggio in cui descriveva l’uso della spettroscopia Raman per rivelare singole molecole di due dei quattro nucleotidi che formano il DNA: desossiguanosina monofosfato (dGMP) e desossiadenosina monofosfato (dAMP). Mentre singole molecole di dAMP sono state scoperte con la spettroscopia Raman, lo stesso tentativo è andato a vuoto con le molecole dGMP. La ricerca di Intel aumenta considerevolmente la qualità dell’effetto Raman. “Volevamo spingerci ai limiti della sensibilità”, spiega Andrew Berlin, responsabile del gruppo di ricercatori che lavora insieme già da 5 anni.
La spettroscopia Raman si avvantaggia del fatto che i raggi luminosi che attraversano sostanze diverse si diffondono in modi differenti, emergendo con vari assortimenti di lunghezze d’onda caratteristiche. Queste configurazioni possono servire come impronte digitali per identificare composti specifici. Un simile approccio offre vantaggi rispetto alle altre tecnologie per la rivelazione di singole molecole, in quanto si tratta di una delle tecniche disponibili dotata di maggiore sensibilità e può anche essere utilizzata per rivelare molecole in una soluzione di acqua molto diluita, o potenzialmente nell’ambiente acquoso di una cellula. Inoltre, la tecnica permette di osservare direttamente le molecole senza classificarle con etichette fluorescenti.
Un modo per intensificare l’effetto Raman è indurlo in stretta vicinanza al metallo. Il gruppo di Berlin, adattando le tecniche già usate da Intel nei suoi processi produttivi, ha dapprima creato uno strato di silicio che è stato cosparso di pori in nanoscala per aumentare l’area superficiale alla quale si potevano legare le molecole. Poi ha ricoperto il silicio con molecole contenenti argento e ha depositato un campione biologico sulla superficie rivestita. Il gruppo ha quindi bombardato il campione con impulsi di laser multipli e, negli esperimenti recenti, ha indotto un singolo nucleotide a emettere un segnale abbastanza forte da essere rivelato. “Stiamo all’interno di uno dei migliori laboratori al mondo per ottimizzare i nanocomponenti, per cui dobbiamo avvantaggiarci di tutte le esperienze relative alla nostra ricerca sui processori“, sostiene Berlin.
L’importanza dell’approccio di Intel è che può amplificare considerevolmente il segnale delle molecole – tra 100 e 10.000 volte, a seconda della molecola che si sta prendendo in considerazione – permettendo osservazioni di singole molecole senza alterarle chimicamente. “Gli esperimenti di Intel sono i primi a dimostrare il grande potenziale di questo tipo di tecnica Raman per rivelare singole molecole”, dice Eric O. Potma, che sta svolgendo un lavoro simile all’Università della California, a Irvine. Inoltre, mentre l’etichettatura fluorescente viene usata solamente per le molecole che si possono contrassegnare, la ricerca di Intel scoprirà probabilmente nuove applicazioni. “Con la tecnica Raman applicata alla singola molecola potremo esaminare i dettagli delle molecole che non siamo riusciti a vedere con la spettroscopia a fluorescenza“, conclude Potma.
La capacità di osservare come funzionano le molecole potrebbe consentire di realizzare un sogno caro a molti biologi. “La possibilità di studiare le singole molecole trasformerà il nostro modo di pensare”, sostiene il biologo cellulare Mark Roth del Fred Hutchinson Cancer Research Center, a Seattle, che sta collaborando con Intel a questo progetto.
Bell Labs
Informatica quantistica
Di Dan Cho
Un secolo e mezzo dopo aver inventato il transistor – il fondamento della moderna elettronica, della scienza informatica e delle telecomunicazioni – il Bell Labs di Lucent Technologies sta sviluppando una nuova tecnologia che potrebbe cambiare radicalmente l’ IT: il computer quantico. I transistor attuali sono sempre più piccoli, consentendo alla velocità dei computer di raddoppiare ogni uno o due anni. Ma un computer quantico dovrebbe permettere un salto di qualità. Se una macchina simile vedrà la luce, offrirà la possibilità di risolvere alcuni problemi milioni di volte più rapidamente.
Un computer tradizionale memorizza le informazioni come bit, che sono rappresentati sotto forma di 1 e 0. I computer quantici fanno affidamento sui bit quantici, o qubit, che possono assumere valori di 1, 0, o – e questa è la parte che va oltre l’aspetto intuitivo – di alcune miscele quantiche di questi due valori. Un altro effetto quantico conosciuto con il nome di “ingarbugliamento” permette a due o più qubit di coordinare il loro comportamento, anche quando non sembra che stiano interagendo.
Queste proprietà particolari dovrebbero rendere i qubit strumenti estremamente potenti per far fronte ad alcuni problemi di calcolo, come la scomposizione di numeri primi molto grandi nelle applicazioni cifrate e la ricerca su banche dati estese (negli anni 1990 due ricercatori di Bell Labs, Peter Shor e Lov Grover, hanno ideato algoritmi quantici d’avanguardia per risolvere questi due problemi).
Ma la creazione di hardware in grado di sfruttare i qubit rappresenta una sfida impegnativa. I qubit sono codificati come gli spin di particelle singole quali atomi, ioni o fotoni. Queste particelle devono essere isolate in modo da non poter interagire con l’ambiente circostante, per non mettere a rischio il calcolo quantico. I ricercatori di Bell Labs, come numerosi altri gruppi, stanno elaborando un metodo per controllare i qubit con un congegno chiamato trappola ionica. Ogni trappola è grande tra un decimo e un centesimo di millimetro e contiene minuscoli elettrodi che possono trattenere uno ione all’interno di un campo elettrico, mentre un raggio laser altera la rotazione ionica. Quando il calcolo è completato, lo ione viene eccitato da un altro laser, che gli fa emettere fotoni che possono essere ripresi da una telecamera per rivelare il loro stato finale, che rappresenta parte della risposta al problema.
I gruppi di ricerca che stanno lavorando con gli ioni intrappolati hanno finora prodotto calcoli quantici usando meno di 10 qubit. Per avere una qualche utilità pratica, un computer quantico richiederà centinaia o migliaia di qubit. I qubit potrebbero essere contenuti in una schiera di numerose trappole, conosciuta come sistema multifunzioni, con collegamenti per far transitare gli ioni avanti e indietro tra diverse zone per prepararli al calcolo, leggere i loro stati finali e persino tenerli in memoria. Anche se la maggior parte delle trappole ioniche sono al momento fatte di ceramica, Bell Labs sta lavorando al progetto di un sistema multiplex in silicio. I transistor potrebbero ottenere la tensione di alimentazione da una sorgente esterna nel caso ce ne sia la necessità, permettendo ai ricercatori di posizionare migliaia di trappole ioniche su un singolo chip, dice Richart Slusher, responsabile del gruppo di informatica quantica ai Bell Labs. I Bell Labs prevedono di produrre alcune di queste trappole multifunzioni nei prossimi due anni, spiega Slusher.
Il gruppo del Bell Labs “ha riflettuto sul problema a lungo termine, inclusi tutti i controlli elettronici“, afferma David Wineland, responsabile del gruppo Ion Storage al National Institute of Standards and Technology, un importante centro di ricerca di informatica quantica. Secondo Wineland, le trappole di ceramica che si adottano negli attuali esperimenti hanno “limiti evidenti”. Ma ciò che le rimpiazzerà, egli continua, “è ancora una questione aperta”.
La produzione di trappole ioniche al silicio consentirebbe ai ricercatori di sfruttare i decenni di esperienza lavorativa dell’industria dei semiconduttori. David Bishop, vicepresidente per la ricerca nelle scienze fisiche dei Bell Labs, ritiene comunque che tutte le tecnologie di base per il computer quantico siano pronte o che presto lo saranno. “Non vedo alcun ostacolo decisivo“, sostiene Bishop.
Tuttavia molti ricercatori del settore, tra cui Wineland e Slusher, non prevedono la comparsa di un computer quantico funzionale almeno per un altro decennio. Anche allora, le prime macchine saranno prodotte per risolvere compiti di calcolo molto specifici. E mentre, per esempio, la risoluzione dei problemi di scomposizione potrebbe avere profonde implicazioni nella crittografia, un computer quantico potrebbe offrire prestazioni non molto differenti da quelle di un PC tradizionale per una lunga serie di compiti.
Niente di tutto ciò dissuade i Bell Labs – che hanno eliminato molta R&S fondamentale negli ultimi anni – dal perseguire quello che nei fatti è un progetto di ricerca di base. Parte della sua motivazione è legata alla convinzione che la ricerca sull’hardware possa ripagare Lucent molto prima dell’arrivo del computer quantico, consentendo progressi in aree come i laser miniaturizzati e le componenti ottiche. “Quello che apprendiamo dal lavoro nel settore dell’informatica quantica potrà un giorno portare alla commercializzazione“, conclude Bishop, “ma è ancora più importante il contributo che già oggi offre al miglioramento delle comunicazioni e della tecnologia informatica“.
