Физики создали вычислитель, работающий на магнитных квазичастицах по принципу нейросети. Значение логических операций, которые он выполняет, определяется по положению квазичастицы в системе. Для работы устройства нужно меньше электроэнергии, чем для работы классических вычислителей. А еще его можно усовершенствовать для имитации работы мозга пишут ученые в Nature Communications.
Вычислители, работающие на нейронных сетях могут быть быстрее и эфективнее классических аналогов. Одна из таких перспективных архитектур — резервуарные вычисления. В ней входные данные передаются в резервуар, в котором происходят вычисления, а их результаты передаются на выход и обрабатываются. Резервуар может быть как математической, так и физической системой, например, это могут быть нейроны, сложно, в том числе рекуррентно, связанные между собой, или волны на поверхности жидкости. В любом случае существует строгое соответствие между входным сигналом и выходным в зависимости от того, какое вычисление производилось. Задача исследователя — декодировать выходные данные. Преимущества такой архитектуры — быстрая обучаемость и низкое энергопотребление, поскольку взаимодействие элементов внутри резервуара заранее определено, а в случае физических систем происходит частично за счет внутренней энергии системы.
В качестве такой системы можно использовать скирмионы — вихри магнитного поля, ведущие себя как квазичастицы. Ученые умеют управлять движением скирмионов с помощью электрического тока, однако строго детерминированный подход энергозатратен и имеет ряд ограничений, если скирмионы применять в вычислительном устройстве. В частности, необходимо делать сброс скирмиона после вычисления.
Физики из Майнцского университета и университета Неймегена под руководством Йоханна Ментинка (Johan H. Mentink) и Матиаса Клауи (Mathias Kläui) предложили новый подход для применения скирмионов в резервуарных вычислениях. Ученые создали устройство, которое сочетает броуновское тепловое движение скирмионов и управляемое движение под действием тока. Устройство выполняет бинарные логические операции.
Скирмион создавался импульсом магнитного поля на тонкой пленке, образованной из слоев тантала, оксида марганца и соединений кобальта, железа, бора. Пленка имела форму равностороннего треугольник, на вершинах которого находились электрические контакты. Когда на контакты подавалось напряжение, скирмион под действием тепловой диффузии перемещался в сторону положительного напряжения. При этом для возбуждения направленного движения требовалась плотность тока на 4 порядка ниже, чем в предыдущих исследованиях. Это позволяет достичь значительной экономии электроэнергии.
Роль битов в работе выполняли контакты, а положения скирмионов на пленке — соответствовали их значениям. Для выполнения двухбитовых операций верхний всегда контакт был заземлен. Когда напряжение подавалось на контакт — его значение равнялось 1, иначе— 0. В зависимости от комбинации напряжений скирмион перемещался в определенное место на пленке. Например, если на правый угол подавалось положительное напряжение, а на левый не подавалось, скирмион смещался в сторону правого угла, и его позиция соответствовала двухбитовому значению 01. Аналогично и три оставшихся положения: в центре — 00, в левом углу — 10, снизу по центру — 11.
Чтобы сопоставить выходной сигнал бинарным логическим операциям, ученые применили линейную регрессию. В качестве переменных физики использовали вероятности четырех положений скирмиона в зависимости от напряжений на контактах. Подбирая различные веса вероятностей, физики реализовали логические операции «И», «ИЛИ» «И-НЕ», «ИЛИ-НЕ», исключающее «ИЛИ». Для обучения ученые использовали четыре набора наблюдений за положением скирмионов и еще 9 наборов для тестирования. В качестве оценки модели физики применили отношение сигнала к шуму, которое оказалось более 5, что подтвердило правильность модели.
Также ученые реализовали и трехбитные логические операции, когда напряжение подавалось на все вершины треугольника. Физики отмечают, что увеличивая число скирмионов, входных сигналов и меняя геометрию устройства, можно решать сложные нелинейные задачи.
Используя диффузию, ученые смогли решить проблему сброса и автоинициализации скирмиона, а также показали энергоэффективность такого подхода. Потенциально скирмионы можно применять не только для уменьшения потребления электроэнергии при обработке и хранении данных, но и для создания нейроморфных вычислительных машин, имитирующих работу мозга.
Скирмионы также бывают устойчивыми без магнитного поля, а значит, их можно использовать не только для вычислений, но и для хранения информации, а наблюдаемые трехмерные скирмионы можно применять в нанофотонике.