AVALIAÇÃO DA LEI DE MOORE E PROPOSTA DE UM MODELO DE PREVISÃO ALTERNATIVO BASEADO EM TÉCNICAS DE EXTRAPOLAÇÃO DE TENDÊNCIAS

Future Studies Research Journal: Trends and Strategies

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ISSN: 21755825
Editor Chefe: James Terence Coulter Wright
Início Publicação: 31/12/2008
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Administração

AVALIAÇÃO DA LEI DE MOORE E PROPOSTA DE UM MODELO DE PREVISÃO ALTERNATIVO BASEADO EM TÉCNICAS DE EXTRAPOLAÇÃO DE TENDÊNCIAS

Ano: 2009 | Volume: 1 | Número: 2
Autores: Marcelo D'Emidio
Autor Correspondente: M. D'Emidio | [email protected]

Palavras-chave: lei de moore,previsão, evolução tecnológica

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Neste estudo, objetiva-se validar o modelo proposto por Moore (1975) - conhecido como Lei de Moore - que descreve adequadamente a evolução tecnológica dos processadores. Também se pretende verificar se ainda é plausível utilizar este modelo como ferramenta preditiva e, finalmente, propor um modelo alternativo. Para tanto, utilizou-se o método de previsão tecnológica de extrapolação de tendências. Os testes estatísticos utilizados apontaram fortes indícios de que o modelo proposto por Moore (1975) descreveu de forma adequada a evolução do número de componentes dos processadores durante as décadas de 70, 80 e 90. Já em relação aos anos 2000, o mesmo não pode ser afirmado, haja vista que este estudo encontrou indícios da necessidade de adaptação do modelo para utilização deste como ferramenta preditiva.



Resumo Inglês:

This study’s core objective is to validate whether the model proposed by
Moore (1975) adequately describes the technological evolution of
microprocessors. It further poses to verify whether this model is a feasible
predictive tool and, finally, present an alternative model. To this extent, the
forecasting technique method, based on historical data projections, will be
applied. Statistical tests employed presented strong indications that the
method proposed by Moore (1975) adequately described the evolution of
processor component numbers during the 70s, 80s and 90s. As to the
2000s, however, the same cannot be affirmed and consequently the present
study encountered grounding for the need to adapt the model to enable its
application as a predictive tool.