Команда основала свои исследования на крошечном диске из магнитного материала железо-никель диаметром всего несколько микрометров. Вокруг этого диска помещено золотое кольцо: когда через него протекает переменный ток в диапазоне гигагерц, он излучает микроволны, которые возбуждают так называемые спиновые волны в диске. «Электроны в железо-никеле демонстрируют вращение, своего рода кружение на месте, похожее на волчок», – Гельмут Шультей?, глава Emmy Noether Group "Magnonics" в HZDR, объясняет. "Мы используем микроволновые импульсы, чтобы немного сбить верхнюю часть электронов с курса."Электроны затем передают это возмущение своим соседям, что заставляет спиновую волну пробиваться сквозь материал. Таким образом можно очень эффективно передавать информацию без необходимости перемещать сами электроны, как это происходит в современных компьютерных микросхемах.
Еще в 2019 году Schulthei? Группа обнаружила кое-что замечательное: при определенных обстоятельствах спиновая волна, генерируемая в магнитном вихре, может быть разделена на две волны, каждая с пониженной частотой. «За это ответственны так называемые нелинейные эффекты», – объясняет Шультей?коллега Лукаса Корбера. "Они активируются только тогда, когда излучаемая микроволновая мощность превышает определенный порог."Такое поведение предполагает, что спиновые волны являются многообещающими кандидатами на роль искусственных нейронов, потому что существует удивительная параллель с работой мозга: эти нейроны также срабатывают только при превышении определенного порога стимула.
Приманка для микроволновой печи
Однако сначала ученым не удавалось очень точно контролировать деление спиновой волны.
Корбер объясняет, почему: «Когда мы отправили микроволновую печь в диск, была задержка во времени, прежде чем спиновая волна разделилась на две новые волны. И это было трудно контролировать.«Таким образом, команде пришлось придумать способ решения проблемы, которую они теперь описали в Physical Review Letters: в дополнение к золотому кольцу рядом с магнитной пластиной прикреплена небольшая магнитная полоса. Короткий микроволновый сигнал генерирует спиновую волну в этой полосе, которая может взаимодействовать со спиновой волной в пластине и, таким образом, действовать как своего рода приманка.
Спиновая волна в полоске заставляет волну в пластине делиться быстрее. «Достаточно очень короткого дополнительного сигнала, чтобы разделение произошло быстрее», – объясняет Корбер. "Это означает, что теперь мы можем запустить процесс и контролировать задержку во времени."
Это также означает, что в принципе было доказано, что пластины со спиновой волной подходят для искусственных аппаратных нейронов – они переключаются аналогично нервным клеткам в головном мозге и могут управляться напрямую. «Следующее, что мы хотим сделать, это построить небольшую сеть с нашими нейронами спиновых волн», – Гельмут Шультей? объявляет. "Эта нейроморфная сеть должна затем выполнять простые задачи, такие как распознавание простых закономерностей."
Распознавание лиц и оптимизация трафика Распознавание образов – одно из основных приложений ИИ. Например, распознавание лиц на смартфоне избавляет от необходимости вводить пароль. Для того, чтобы она работала, нейронная сеть должна быть обучена заранее, что требует огромных вычислительных мощностей и огромных объемов данных.
Производители смартфонов переносят эту сеть на специальный чип, который затем интегрируется в сотовый телефон. Но у чипа есть слабое место. Он не адаптивен, поэтому не может распознавать лица в маске Covid, например.
С другой стороны, нейроморфный компьютер также может справляться с такими ситуациями: в отличие от обычных микросхем, его компоненты не имеют жесткой проводки, а функционируют как нервные клетки в головном мозге. «Благодаря этому нейроморфный компьютер может обрабатывать большие объемы данных одновременно, как человек, и при этом очень энергоэффективно», – сказал Шультей? энтузиазм.
Помимо распознавания образов, компьютер нового типа может оказаться полезным и в другой экономически значимой области: для задач оптимизации, таких как высокоточные планировщики маршрутов на смартфонах.