Hai mai notato come i nostri smartphone e dispositivi informatici diventano più veloci in brevi intervalli? Puoi ringraziare la legge di Moore per questo. Già nel 1965, Il co-fondatore di Intel Gordon Moore ha previsto che la potenza di elaborazione dei computer raddoppierà circa ogni due anni, e incredibilmente questa regola empirica ha resistito per oltre cinque decenni.

Però, la moderna tecnologia informatica sta ora raggiungendo i suoi limiti di scalabilità, potenzialmente portando la legge di Moore a un brusco arresto. Nel frattempo, la domanda di potenza di calcolo continua a crescere rapidamente, in parte a causa dell'avvento dell'intelligenza artificiale.

Eludere queste restrizioni sulla memoria e sulla potenza di calcolo è il bisogno del momento, e richiede di guardare oltre i dispositivi convenzionali e le architetture di elaborazione. Ecco uno dei candidati:minuscole quasi-particelle magnetiche chiamate skyrmioni che possono offrire un modo per superare i limiti di elaborazione convenzionali.

Poiché la memoria di archiviazione delle informazioni e le funzioni decisionali dei computer sono generalmente mantenute separate, eseguire anche il più semplice dei compiti consuma energia. Skyrmioni, uno dei candidati che possono combinare le due funzioni, stanno aprendo le porte a un'elaborazione più rapida e a un processo decisionale in tempo reale con potenza ridotta.

Scoperto oltre un decennio fa, Gli skyrmion magnetici si sono rivelati difficili da controllare. Ma non più, grazie a una tecnica rivoluzionaria introdotta da Anjan Soumyanarayanan e dai suoi colleghi dell'Istituto di ricerca e ingegneria dei materiali (IMRE) di A*STAR. Attraverso il loro metodo, il team è riuscito a perfezionare le dimensioni, densità e stabilità degli skyrmioni, avvicinandoli alla realizzazione di un'elaborazione efficiente dal punto di vista energetico.

Per aver letteralmente dato una svolta agli skyrmioni e aver sfruttato i fenomeni quantistici per la nanoelettronica, Soumyanarayanan ha ricevuto il premio Young Scientist ai President's Science and Technology Awards 2018. Soumyanarayanan, che è anche assistente professore presso la National University of Singapore e il destinatario 2018 dell'IEEE Magnetics Society Early Career Award, ci dà uno sguardo più da vicino agli skyrmion e al ruolo che potrebbero svolgere nell'informatica di prossima generazione.

Parlaci del problema chiave che stai cercando di risolvere con la tua ricerca.

La legge di Moore, o la crescita esponenziale della potenza di calcolo nel tempo, sta raggiungendo i suoi limiti dopo un regno di cinque decenni come pietra angolare dell'elettronica moderna. Un'alternativa promettente è usare lo "spin" dell'elettrone invece della carica per immagazzinare, processi, e trasferire informazioni. Elettronica di rotazione, o spintronica, può offrire dispositivi con velocità di elaborazione più elevate riducendo drasticamente il consumo energetico.

Di recente, i miei sforzi di ricerca si sono concentrati sugli skyrmioni magnetici. Recentemente scoperto in materiali compatibili con l'industria, gli skyrmion sono disposizioni su nanoscala di spin di elettroni che si comportano come singole particelle magnetiche. Hanno attributi promettenti come elementi di base per l'informatica di prossima generazione. Stiamo sviluppando materiali a film sottile che ospitano tali skyrmioni e studiando il loro comportamento in dispositivi su scala nanometrica.

Quali sono alcune scoperte seminali nel tuo campo su cui intendi costruire?

Primo, i dispositivi spintronici richiedono la capacità di rilevare elettricamente (leggere) e manipolare (scrivere) gli spin per formare gli stati 0 e 1, per rappresentare il sistema binario utilizzato nel codice informatico convenzionale. Scoperto tre decenni fa, queste capacità sono state riconosciute con il Premio Nobel 2007 e sono utilizzate commercialmente nelle moderne unità disco rigido e nella memoria magnetica ad accesso casuale (MRAM).

Più recentemente, l'accoppiamento tra spin dell'elettrone e quantità di moto, noto come accoppiamento spin-orbita (SOC), è emerso come un ingrediente interessante nei film sottili compatibili con l'industria. Da una parte, SOC consente la creazione di skyrmioni magnetici e altri nuovi fenomeni. D'altra parte, fornisce un mezzo veloce ed efficiente dal punto di vista energetico per la scrittura elettrica.

Finalmente, speriamo che tali dispositivi possano trovare impiego nell'imitare la biologia dei neuroni, realizzando così il calcolo ispirato al cervello o "neuromorphic computing. Questo argomento fiorente sta vedendo numerose proposte di dispositivi per ottenere il riconoscimento, capacità di abbinamento di modelli e decisionali che imitano il cervello umano.

Come ti sei interessato allo studio degli skyrmioni magnetici?

La formazione di skyrmioni magnetici si basa su tre ingredienti chiave:accoppiamento spin-orbita, magnetismo e la topologia unica su determinate superfici e interfacce di materiali. Questi concetti sono centrali per diversi fenomeni emergenti scoperti negli ultimi 10-15 anni. Nel 2010, questi concetti sono stati la spina dorsale di una proposta di finanziamento di successo che ho scritto insieme al mio dottorato di ricerca. consulente per supportare il mio lavoro di tesi sui materiali topologici. Al ritorno a Singapore, Le profonde capacità di A*STAR nei film magnetici sottili hanno fornito un perno naturale verso gli skyrmioni. Sono contento che sia arrivato con sfide nella scienza dei materiali e nell'ingegneria dei dispositivi:entrambe si sono rivelate preziose opportunità di apprendimento.

Potresti descrivere uno dei progetti più interessanti a cui stai lavorando in questo momento?

Sebbene gli skyrmioni magnetici mostrino grandi promesse come elementi di elaborazione dati su scala nanometrica, non sono i più facili con cui lavorare. Infatti, fino a poco tempo fa gli skyrmioni magnetici venivano osservati solo a basse temperature. Perciò, i nostri sforzi iniziali su questo argomento si sono concentrati principalmente sullo stabilire e adattare le loro proprietà a temperatura ambiente nei film sottili. Recentemente abbiamo esplorato il loro comportamento elettrico all'interno di configurazioni di dispositivi compatibili con la fabbricazione su larga scala. Infine, speriamo di realizzare il rilevamento elettrico, o leggendo, e manipolazione elettrica, o la scrittura di skyrmions in tali dispositivi. La perfetta integrazione di diverse capacità, come lo sviluppo dei materiali, la fabbricazione di dispositivi e la caratterizzazione elettrica, necessarie per il loro funzionamento, è impegnativo e tuttavia entusiasmante.

Quali sono alcune delle implicazioni industriali/sociali della tua ricerca? Chi trarrà vantaggio dai risultati?

La nostra ricerca si allinea con sforzi più ampi nel campo della spintronica. Le tecnologie Spintronic sono utilizzate commercialmente nei dischi rigidi e nella memoria magnetica. Le future scoperte della ricerca spintronica potrebbero consentire nuove architetture di calcolo, oltre al funzionamento del dispositivo a bassa potenza a velocità estremamente elevate. Tali dispositivi potrebbero aiutarci a realizzare piattaforme informatiche efficienti dal punto di vista energetico.

Ciò potrebbe manifestarsi potenzialmente in data center con un consumo energetico ridotto. In alternativa, potrebbero essere utilizzati per sviluppare dispositivi di elaborazione personale o edge con capacità di intelligenza artificiale. Infine, tale ricerca può essere applicata in diversi settori che vanno dalla produzione all'assistenza sanitaria e alla sorveglianza, in quanto può aiutare nel monitoraggio e nel riconoscimento dei guasti per l'intervento.

Come vedi evolvere la tua area di ricerca nei prossimi 5-10 anni?

Aree di ricerca ispirate all'uso, compreso il nostro, stanno evolvendo rapidamente nel modo in cui i problemi vengono definiti e affrontati. Per esempio, la definizione dei problemi richiede un impegno maggiore e duraturo con gli stakeholder lungo l'intera catena del valore. Allo stesso modo, risolvere complessi, problemi su larga scala richiede la formazione di gruppi interdisciplinari composti da scienziati dei materiali, fisici, ingegneri elettrici e informatici. In particolare, le tecniche di apprendimento automatico stanno ora giocando un ruolo sempre più vitale nella previsione, progettazione e analisi dei materiali e dei parametri del dispositivo. Questi e altri fattori emergenti contribuiranno a plasmare la nostra area di ricerca nel prossimo futuro.