Le reti neurali sono alcuni degli strumenti più importanti dell'intelligenza artificiale (AI):imitano il funzionamento del cervello umano e possono riconoscere in modo affidabile testi, linguaggio e immagini, per citarne solo alcuni. Finora, funzionano su processori tradizionali sotto forma di software adattivo, ma gli esperti stanno lavorando su un concetto alternativo, il "computer neuromorfo". In questo caso, i punti di commutazione del cervello, i neuroni, non sono simulati dal software ma ricostruiti in componenti hardware. Un team di ricercatori dell'Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) ha ora dimostrato un nuovo approccio a tale hardware:onde magnetiche mirate che vengono generate e divise in wafer di dimensioni micrometriche. Guardando al futuro, ciò potrebbe significare che le attività di ottimizzazione e il riconoscimento dei modelli potrebbero essere completate più velocemente e con maggiore efficienza energetica. I ricercatori hanno presentato i loro risultati sulla rivista Lettere di revisione fisica .

Il team ha basato le sue indagini su un minuscolo disco del materiale magnetico ferro nichel, con un diametro di pochi micrometri di larghezza. Un anello d'oro è posto intorno a questo disco:quando una corrente alternata nell'ordine dei gigahertz lo attraversa, emette microonde che eccitano le cosiddette onde di spin nel disco. "Gli elettroni nel nichel ferro mostrano uno spin, una sorta di vortice sul posto un po' come una trottola, " Helmut Schultheiss, capo del gruppo Emmy Noether "Magnonics" presso HZDR, spiega. "Usiamo gli impulsi a microonde per far deviare leggermente la parte superiore dell'elettrone". Gli elettroni quindi trasmettono questo disturbo ai rispettivi vicini, il che fa sì che un'onda di spin si diffonda attraverso il materiale. Le informazioni possono essere trasportate in modo altamente efficiente in questo modo senza dover spostare gli elettroni stessi, che è ciò che accade nei chip dei computer di oggi.

Già nel 2019, il gruppo Schultheiß ha scoperto qualcosa di straordinario:in determinate circostanze, l'onda di spin generata nel vortice magnetico può essere divisa in due onde, ciascuno con una frequenza ridotta. "I cosiddetti effetti non lineari sono responsabili di questo, " spiega il collega di Schultheiß Lukas Körber. "Si attivano solo quando la potenza delle microonde irradiate supera una certa soglia". sparare solo quando è stata superata una certa soglia di stimolo.

Esca per microonde

All'inizio, però, gli scienziati non sono stati in grado di controllare in modo molto preciso la divisione dell'onda di spin. Körber spiega perché:"Quando abbiamo inserito il microonde nel disco, c'è stato un ritardo prima che l'onda di spin si dividesse in due nuove onde. E questo era difficile da controllare." Quindi, il team ha dovuto escogitare un modo per aggirare il problema, che ora hanno descritto in Lettere di revisione fisica :Oltre all'anello d'oro, una piccola striscia magnetica è attaccata vicino al wafer magnetico. Un breve segnale a microonde genera un'onda di spin in questa striscia che può interagire con l'onda di spin nel wafer e quindi agire come una sorta di esca. L'onda di spin nella striscia fa sì che l'onda nel wafer si divida più velocemente. "Un segnale aggiuntivo molto breve è sufficiente per far sì che la divisione avvenga più velocemente, " Spiega Körber. "Ciò significa che ora possiamo attivare il processo e controllare il ritardo."

Il che significa anche che, in linea di principio, è stato dimostrato che i wafer con onda di rotazione sono adatti per neuroni hardware artificiali:commutano in modo simile alle cellule nervose nel cervello e possono essere controllati direttamente. "La prossima cosa che vogliamo fare è costruire una piccola rete con i nostri neuroni spin wave, " Helmut Schultheiß annuncia. "Questa rete neuromorfa dovrebbe quindi svolgere compiti semplici come il riconoscimento di schemi diretti".

Riconoscimento facciale e ottimizzazione del traffico Il riconoscimento dei modelli è una delle principali applicazioni dell'IA. Riconoscimento facciale su smartphone, ad esempio, elimina la necessità di una password. Affinché funzioni, una rete neurale deve essere addestrata in anticipo, che implica un'enorme potenza di calcolo e enormi quantità di dati. I produttori di smartphone trasferiscono questa rete su un chip speciale che viene poi integrato nel telefono cellulare. Ma il chip ha un punto debole. non è adattivo, quindi non riesco a riconoscere i volti che indossano una maschera, Per esempio.

Un computer neuromorfo, d'altra parte, potrebbe anche affrontare situazioni come questa:a differenza dei chip convenzionali, i suoi componenti non sono cablati, ma funzionano come le cellule nervose del cervello. "A causa di ciò, un computer neuromorfo potrebbe elaborare grandi volumi di dati contemporaneamente, proprio come un essere umano, e con molta energia in questo, " Schultheiß si entusiasma. A parte il riconoscimento dei modelli, il nuovo tipo di computer potrebbe rivelarsi utile anche in un altro campo economicamente rilevante:per attività di ottimizzazione come i pianificatori di percorsi per smartphone ad alta precisione.