חוקרים מאוניברסיטת טוהוקו יצרו מודל תיאורטי עבור מחשוב חסכוני באנרגיה, בקנה מידה ננו, באמצעות מחשוב מאגר גלי ספין וטכנולוגיית ספינטרוניקה. חידוש זה, המפורט ב-npj Spintronics, סולל את הדרך להתקנים נוירומורפיים מתקדמים המסוגלים לבצע פעולות ויישומים במהירות גבוהה בתחומים כמו חיזוי מזג אוויר וזיהוי דיבור.
חוקרים מאוניברסיטת טוהוקו יצרו מסגרת תיאורטית למערכת מחשוב מתקדמת של גלי ספין (RC) הממנפת ספינטרוניקה. חדשנות זו מקדמת את התחום לקראת מימוש חסכוני באנרגיה, ננומטרי מחשוב עם כוח חישוב שאין שני לו.
פרטים על ממצאיהם פורסמו ב npj Spintronics ב-1 במרץ 2024.
המרדף אחר מחשוב דמוי מוח
המוח הוא המחשב האולטימטיבי ומדענים שואפים כל הזמן ליצור מכשירים נוירומורפיים המחקים את יכולות העיבוד של המוח, צריכת החשמל הנמוכה ויכולתו להסתגל לרשתות עצביות. הפיתוח של מחשוב נוירומורפי הוא מהפכני, ומאפשר למדענים לחקור תחומים ננומטריים, מהירות גיגה-הרץ, עם צריכת אנרגיה נמוכה.
מחשב מאגר פיזי מבצע משימה להמיר נתוני קלט לנתוני פלט, כגון חיזוי סדרות זמן. לחלק המאגר נעשה שימוש בסרט דק מגנטי. מידע על הקלט נישא על ידי גלי ספין ומתפשט לצומת הפלט (מוצג בגלילים כחולים באיור התחתון) התואם לצמתים במאגר (מוצג בצהוב באיור העליון). קרדיט: Springer Nature Limited
בשנים האחרונות חלה התקדמות רבה במודלים חישוביים בהשראת המוח. רשתות עצבים מלאכותיות אלו הפגינו ביצועים יוצאי דופן במשימות שונות. עם זאת, הטכנולוגיות הנוכחיות מבוססות תוכנה; מהירות החישוב, גודלם וצריכת האנרגיה שלהם נותרים מוגבלים על ידי המאפיינים של מחשבים חשמליים קונבנציונליים.
המכניקה של מחשוב מאגר
RC פועל באמצעות רשת קבועה שנוצרה באקראי הנקראת 'מאגר'. המאגר מאפשר שינון של מידע קלט בעבר והשינוי הלא ליניארי שלו. מאפיין ייחודי זה מאפשר שילוב של מערכות פיזיות, כגון דינמיקה של מגנטיזציה, לביצוע משימות שונות עבור נתונים רציפים, כמו חיזוי סדרות זמן וזיהוי דיבור.
חלקם הציעו ספינטרוניקה כאמצעי למימוש התקנים בעלי ביצועים גבוהים. אבל מכשירים שיוצרו עד כה לא עמדו בציפיות. בפרט, הם לא הצליחו להשיג ביצועים גבוהים בקנה מידה ננו עם מהירות גיגה-הרץ.
"המחקר שלנו הציע RC פיזיקלי שרתם גלי ספין מתפשטים", אומר Natsuhiko Yoshinaga, מחבר המאמר ופרופסור חבר במכון המתקדם לחקר חומרים (WPI-AIMR). "המסגרת התיאורטית שפיתחנו השתמשה בפונקציות תגובה המקשרות אותות כניסה לדינמיקת ספין מתפשטת. מודל תיאורטי זה הבהיר את המנגנון מאחורי הביצועים הגבוהים של גל ספין RC, והדגיש את קשר קנה המידה בין מהירות הגל וגודל המערכת כדי לייעל את האפקטיביות של צמתים וירטואליים."
באופן מכריע, יושינאגה ועמיתיו עזרו להבהיר את המנגנון של מחשוב מאגרים בעל ביצועים גבוהים. בכך הם רתמו תחומי משנה שונים, כלומר פיזיקת החומר המעובה ומידול מתמטי.
"על ידי שימוש במאפיינים הייחודיים של טכנולוגיית הספינטרוניקה, סללנו את הדרך לעידן חדש של מחשוב אינטליגנטי, מה שמוביל אותנו קרוב יותר למימוש מכשיר פיזי שניתן להשתמש בו בתחזיות מזג אוויר ובזיהוי דיבור" מוסיף יושינגה.
