Schema della formazione EDL. Credito:UAB
Con l'avvento dei Big Data, le attuali architetture computazionali si stanno rivelando insufficienti. Le difficoltà nel ridurre le dimensioni dei transistor, l'elevato consumo energetico e le velocità operative limitate rendono il calcolo neuromorfico un'alternativa promettente.
Il calcolo neuromorfico, un nuovo paradigma di calcolo ispirato al cervello, riproduce l'attività delle sinapsi biologiche utilizzando reti neurali artificiali. Tali dispositivi funzionano come un sistema di interruttori, in modo che la posizione ON corrisponda alla conservazione o "apprendimento" delle informazioni, mentre la posizione OFF corrisponda alla cancellazione o "dimenticamento delle informazioni".
In una recente pubblicazione, scienziati dell'Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), del CNR-SPIN (Italia), dell'Istituto Catalano di Nanoscienze e Nanotecnologie (ICN2), dell'Istituto di Micro e Nanotecnologie (IMN-CNM-CSIC) e del ALBA Synchrotron ha esplorato l'emulazione di sinapsi artificiali utilizzando nuovi dispositivi materiali avanzati. Il progetto è stato guidato da Serra Húnter Fellow Enric Menéndez e dal ricercatore dell'ICREA Jordi Sort, entrambi presso il Dipartimento di Fisica dell'UAB, e fa parte del dottorato di ricerca di Sofia Martins. tesi.
Un nuovo approccio per imitare le funzioni delle sinapsi
Finora, la maggior parte dei sistemi utilizzati per questo scopo erano in definitiva controllati da correnti elettriche, con una significativa perdita di energia per dissipazione del calore. Qui, la proposta dei ricercatori era di utilizzare la magnetoionica, il controllo non volatile delle proprietà magnetiche dei materiali mediante migrazione ionica guidata dalla tensione, che riduce drasticamente il consumo di energia e rende l'archiviazione dei dati efficiente dal punto di vista energetico.
Sebbene la dissipazione del calore diminuisca con gli effetti della migrazione ionica, il movimento magneto-ionico dell'ossigeno a temperatura ambiente è generalmente lento per le applicazioni industriali, richiedendo diversi secondi o addirittura minuti per commutare lo stato magnetico. Per risolvere questo problema, il team ha studiato l'uso di materiali target la cui struttura cristallina conteneva già gli ioni da trasportare. Tali bersagli magnetoionici possono subire trasformazioni completamente reversibili da uno stato non ferromagnetico (spento) a uno stato ferromagnetico (acceso) e viceversa solo dal movimento dell'ossigeno guidato dalla tensione dal bersaglio verso un serbatoio (ON) e viceversa (OFF).
Date le loro strutture cristalline, gli ossidi di cobalto sono stati i materiali scelti per la fabbricazione dei film, con uno spessore compreso tra 5 nm e 230 nm. I ricercatori hanno studiato il ruolo dello spessore sul comportamento magnetoionico risultante, rivelando che più sottili sono le pellicole, più veloce è stata raggiunta la generazione di magnetizzazione.
Gli spettri di assorbimento dei raggi X (XAS) dei campioni sono stati eseguiti sulla linea di luce BOREAS del sincrotrone ALBA. L'XAS è stato utilizzato per caratterizzare, a temperatura ambiente, la composizione elementare e lo stato di ossidazione dei film di ossido di cobalto, che è risultato diverso per i film più sottili e più spessi. Questi risultati sono stati cruciali per comprendere le differenze nel movimento magnetoionico dell'ossigeno tra i film.
Poiché le velocità operative raggiunte in questo lavoro erano simili a quelle utilizzate per il calcolo neuromorfico, sono state ulteriormente studiate le pellicole di ossido di cobalto più sottili. In particolare, sono stati indotti gli effetti relativi all'apprendimento delle capacità neuromorfiche ei risultati hanno fornito prove che i sistemi magnetoionici possono emulare funzionalità di "apprendimento" e "dimenticamento".
Oltre al calcolo neuromorfico, altre applicazioni pratiche come le memorie magnetiche e la spintronica trarranno vantaggio dai risultati di questo studio. La combinazione di memorie magnetiche con magnetoionica ad alta efficienza energetica potrebbe essere un possibile modo per ridurre le energie operative per i supporti di archiviazione dati di prossima generazione, mentre i meccanismi magnetoionici per controllare gli strati antiferromagnetici sono attualmente candidati promettenti per lo sviluppo di dispositivi spintronici. + Esplora ulteriormente
