Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

Ученые используют магнитные системы для искусственного воспроизведения функций мозга

С появлением больших данных существующие вычислительные архитектуры оказались недостаточными. Трудности с уменьшением размеров транзисторов, большое энергопотребление и ограниченная скорость работы делают нейроморфные вычисления многообещающей альтернативой.

Нейроморфные вычисления, новая парадигма вычислений, вдохновленная мозгом, воспроизводят активность биологических синапсов с помощью искусственных нейронных сетей. Такие устройства работают как система переключателей, так что положение ВКЛ соответствует сохранению или «изучению» информации, а положение ВЫКЛ соответствует стиранию или «забыванию» информации.

В недавней публикации ученые из Автономного университета Барселоны (UAB), CNR-SPIN (Италия), Каталонского института нанонауки и нанотехнологии (ICN2), Института микро- и нанотехнологий (IMN-CNM-CSIC) и ALBA Synchrotron исследовала эмуляцию искусственных синапсов с использованием новых устройств из усовершенствованных материалов. Проект возглавляли научный сотрудник Serra Húnter Энрик Менендес и исследователь ICREA Хорди Сорт, оба из Департамента физики UAB, и он является частью докторской диссертации Софии Мартинс. Тезис.

Новый подход к имитации функций синапсов

До сих пор большинство систем, используемых для этой цели, в конечном счете управлялись электрическими токами, что приводило к значительным потерям энергии за счет рассеивания тепла. Здесь исследователи предложили использовать магнитоионику, энергонезависимый контроль магнитных свойств материалов за счет миграции ионов, управляемой напряжением, что резко снижает энергопотребление и делает хранение данных энергоэффективным.

Хотя рассеяние тепла уменьшается из-за эффектов миграции ионов, магнито-ионное движение кислорода при комнатной температуре обычно медленное для промышленных применений , требующее нескольких секунд или даже минут для переключения магнитного состояния. Чтобы решить эту проблему, команда исследовала использование материалов-мишеней, кристаллическая структура которых уже содержала транспортируемые ионы. Такие магнитоионные мишени могут подвергаться полностью обратимым преобразованиям из неферромагнитного (выключено) состояния в ферромагнитное (включено) состояние и наоборот только за счет движения кислорода от мишени к резервуару (ВКЛ) под действием напряжения и наоборот (ВЫКЛ).

Учитывая их кристаллическую структуру, оксиды кобальта были выбраны в качестве материалов для изготовления пленок толщиной от 5 до 230 нм. Исследователи исследовали влияние толщины на результирующее магнитоионное поведение, обнаружив, что чем тоньше пленки, тем быстрее достигается генерация намагниченности.

Рентгеновские спектры поглощения (XAS) образцов были получены на линии луча BOREAS синхротрона ALBA. XAS использовали для характеристики при комнатной температуре элементного состава и степени окисления пленок оксида кобальта, которые оказались разными для более тонких и самых толстых пленок. Эти результаты имели решающее значение для понимания различий в магнитоионном движении кислорода между пленками.

Поскольку рабочие скорости, достигнутые в этой работе, были аналогичны скорости, используемой для нейроморфных вычислений, были дополнительно исследованы тончайшие пленки оксида кобальта. В частности, были вызваны эффекты, связанные с нейроморфными способностями к обучению, и результаты предоставили доказательства того, что магнитно-ионные системы могут имитировать функции « обучения » и «забывания».

Помимо нейроморфных вычислений , результаты этого исследования принесут пользу и другим практическим приложениям, таким как магнитная память и спинтроника. Комбинация магнитной памяти с энергоэффективной магнитоионикой может быть возможным способом снижения рабочей энергии для носителей данных следующего поколения, в то время как магнитоионные механизмы для управления антиферромагнитными слоями в настоящее время являются многообещающими кандидатами для разработки устройств спинтроники.

Ученые используют магнитные системы для искусственного воспроизведения функций мозга

В тренде