Een groep onderzoekers van de Tohoku Universiteit heeft een theoretisch model ontwikkeld voor een krachtige spin-wave reservoir computing (RC) die gebruik maakt van spintronica-technologie. De doorbraak brengt wetenschappers dichter bij het realiseren van energiezuinig computergebruik op nanoschaal met ongeëvenaarde rekenkracht.

Details van hun bevindingen werden gepubliceerd in npj Spintronics op 1 maart 2024.

Het brein is de ultieme computer, en wetenschappers streven er voortdurend naar om neuromorfe apparaten te creëren die de verwerkingscapaciteiten van de hersenen, het lage stroomverbruik en het vermogen om zich aan te passen aan neurale netwerken nabootsen. De ontwikkeling van neuromorfisch computergebruik is revolutionair, waardoor wetenschappers gebieden op nanoschaal, met GHz-snelheid, kunnen verkennen met een laag energieverbruik.

De afgelopen jaren zijn er veel vorderingen gemaakt in door de hersenen geïnspireerde computationele modellen. Deze kunstmatige neurale netwerken hebben buitengewone prestaties geleverd bij verschillende taken. De huidige technologieën zijn echter op software gebaseerd; hun rekensnelheid, omvang en energieverbruik blijven beperkt door de eigenschappen van conventionele elektrische computers.

RC werkt via een vast, willekeurig gegenereerd netwerk dat het ‘reservoir’ wordt genoemd. Het reservoir maakt het onthouden van invoerinformatie uit het verleden en de niet-lineaire transformatie ervan mogelijk. Deze unieke eigenschap maakt de integratie van fysieke systemen mogelijk, zoals magnetisatiedynamiek, om verschillende taken uit te voeren voor sequentiële gegevens, zoals tijdreeksvoorspellingen en spraakherkenning.

Sommigen hebben spintronica voorgesteld als een middel om hoogwaardige apparaten te realiseren. Maar tot nu toe geproduceerde apparaten voldoen niet aan de verwachtingen. In het bijzonder zijn ze er niet in geslaagd hoge prestaties te bereiken op nanoschaal met GHz-snelheid.

"Onze studie stelde een fysieke RC voor die zich voortplantte spingolven gebruikte", zegt Natsuhiko Yoshinaga, co-auteur van het artikel en universitair hoofddocent aan het Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR). "Het theoretische raamwerk dat we hebben ontwikkeld, maakte gebruik van responsfuncties die ingangssignalen koppelen aan voortplantende spindynamiek.

"Dit theoretische model verhelderde het mechanisme achter de hoge prestaties van spin-wave RC, en benadrukte de schaalrelatie tussen golfsnelheid en systeemgrootte om de effectiviteit van virtuele knooppunten te optimaliseren."

Cruciaal is dat Yoshinaga en zijn collega's hebben geholpen het mechanisme voor krachtige reservoircomputing te verduidelijken. Daarbij maakten ze gebruik van verschillende deelgebieden, namelijk de fysica van de gecondenseerde materie en wiskundige modellering.

"Door gebruik te maken van de unieke eigenschappen van spintronica-technologie hebben we mogelijk de weg vrijgemaakt voor een nieuw tijdperk van intelligent computergebruik, waardoor we dichter bij de realisatie van een fysiek apparaat komen dat kan worden gebruikt bij weersvoorspellingen en spraakherkenning", voegt Yoshinaga toe.

Meer informatie: Satoshi Iihama et al., Universele schaling tussen golfsnelheid en -grootte maakt krachtige reservoircomputers op nanoschaal mogelijk op basis van zich voortplantende spingolven, npj Spintronics (2024). DOI:10.1038/s44306-024-00008-5

Aangeboden door Tohoku Universiteit