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    Un passo da gigante verso i dispositivi neuromorfici:calcolo del serbatoio delle onde di spin ad alte prestazioni
    Un computer del serbatoio fisico esegue un'attività per trasformare i dati di input in dati di output, come la previsione di serie temporali. Per la parte del serbatoio è stata utilizzata una pellicola magnetica sottile. L'informazione in ingresso viene trasportata da onde di spin e propagata al nodo di uscita (mostrato in cilindri blu nella figura in basso) corrispondente ai nodi nel serbatoio (mostrato in giallo nella figura in alto). Credito:adattato da npj Spintronics (2024). DOI:10.1038/s44306-024-00008-5; Springer Nature Limited

    Un gruppo di ricercatori dell'Università di Tohoku ha sviluppato un modello teorico per un calcolo del serbatoio delle onde di spin (RC) ad alte prestazioni che utilizza la tecnologia spintronica. Questa svolta avvicina gli scienziati alla realizzazione di un'elaborazione su scala nanometrica efficiente dal punto di vista energetico e con una potenza di calcolo senza pari.



    I dettagli dei risultati sono stati pubblicati su npj Spintronics il 1 marzo 2024.

    Il cervello è il computer per eccellenza e gli scienziati sono costantemente impegnati a creare dispositivi neuromorfici che imitino le capacità di elaborazione del cervello, il basso consumo energetico e la sua capacità di adattarsi alle reti neurali. Lo sviluppo del calcolo neuromorfico è rivoluzionario e consente agli scienziati di esplorare regni su scala nanometrica, velocità GHz, con un basso consumo energetico.

    Negli ultimi anni sono stati compiuti molti progressi nei modelli computazionali ispirati al cervello. Queste reti neurali artificiali hanno dimostrato prestazioni straordinarie in vari compiti. Tuttavia, le tecnologie attuali sono basate sul software; la loro velocità di calcolo, dimensioni e consumo energetico rimangono vincolati dalle proprietà dei computer elettrici convenzionali.

    RC funziona tramite una rete fissa generata casualmente chiamata "serbatoio". Il serbatoio consente la memorizzazione delle informazioni di input passate e la loro trasformazione non lineare. Questa caratteristica unica consente l'integrazione di sistemi fisici, come la dinamica della magnetizzazione, per eseguire varie attività per dati sequenziali, come la previsione di serie temporali e il riconoscimento vocale.

    Alcuni hanno proposto la spintronica come mezzo per realizzare dispositivi ad alte prestazioni. Ma i dispositivi prodotti finora non sono stati all’altezza delle aspettative. In particolare, non sono riusciti a raggiungere prestazioni elevate su scala nanometrica con velocità GHz.

    "Il nostro studio ha proposto un RC fisico che sfrutta la propagazione delle onde di spin", afferma Natsuhiko Yoshinaga, coautore dell'articolo e professore associato presso l'Istituto Avanzato per la Ricerca sui Materiali (WPI-AIMR). "Il quadro teorico che abbiamo sviluppato utilizzava funzioni di risposta che collegano i segnali di input alla propagazione delle dinamiche di spin.

    "Questo modello teorico ha chiarito il meccanismo alla base delle elevate prestazioni dell'onda spin RC, evidenziando la relazione di scala tra la velocità dell'onda e le dimensioni del sistema per ottimizzare l'efficacia dei nodi virtuali."

    Fondamentalmente, Yoshinaga e i suoi colleghi hanno contribuito a chiarire il meccanismo per il calcolo del serbatoio ad alte prestazioni. In tal modo, hanno sfruttato vari sottocampi, vale a dire la fisica della materia condensata e la modellazione matematica.

    "Utilizzando le proprietà uniche della tecnologia spintronica, abbiamo potenzialmente aperto la strada a una nuova era di calcolo intelligente, avvicinandoci alla realizzazione di un dispositivo fisico che può essere utilizzato nelle previsioni meteorologiche e nel riconoscimento vocale", aggiunge Yoshinaga.

    Ulteriori informazioni: Satoshi Iihama et al, Il ridimensionamento universale tra velocità e dimensioni delle onde consente il calcolo del serbatoio ad alte prestazioni su scala nanometrica basato sulla propagazione delle onde di spin, npj Spintronics (2024). DOI:10.1038/s44306-024-00008-5

    Fornito dall'Università di Tohoku




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