Forscher reproduzieren künstlich die Lern- und Vergessensfunktionen des Gehirns mit magnetischen Systemen
Mit dem Aufkommen von Big Data erweisen sich die derzeitigen Rechnerarchitekturen als unzureichend. Die Schwierigkeiten bei der Verkleinerung der Transistoren, der hohe Stromverbrauch und die begrenzten Betriebsgeschwindigkeiten machen die neuromorphe Datenverarbeitung zu einer vielversprechenden Alternative.
Bei der neuromorphen Datenverarbeitung, einem neuen, vom Gehirn inspirierten Berechnungsparadigma, wird die Aktivität biologischer Synapsen mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze nachgebildet. Solche Geräte funktionieren wie ein System von Schaltern, so dass die EIN-Stellung dem Speichern von Informationen oder "Lernen" entspricht, während die AUS-Stellung dem Löschen von Informationen oder "Vergessen" entspricht.
In einer kürzlich erschienenen Veröffentlichung haben Wissenschaftler der Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), des CNR-SPIN (Italien), des Katalanischen Instituts für Nanowissenschaften und Nanotechnologie (ICN2), des Instituts für Mikro- und Nanotechnologie (IMN-CNM-CSIC) und des ALBA-Synchrotrons die Emulation künstlicher Synapsen mit Hilfe neuer fortschrittlicher Materialvorrichtungen untersucht. Das Projekt wurde von Serra Húnter-Stipendiat Enric Menéndez und ICREA-Forscher Jordi Sort, beide vom Fachbereich Physik der UAB, geleitet und ist Teil von Sofia Martins Doktorarbeit.
Symbolbild
Hal Gatewood/Unsplash
Ein neuer Ansatz zur Nachahmung von Synapsenfunktionen
Bisher wurden die meisten Systeme, die zu diesem Zweck verwendet wurden, letztlich durch elektrische Ströme gesteuert, was mit einem erheblichen Energieverlust durch Wärmeabgabe verbunden war. Hier schlugen die Forscher die Magneto-Ionik vor, die nichtflüchtige Steuerung der magnetischen Eigenschaften von Materialien durch spannungsgesteuerte Ionenwanderung, die den Stromverbrauch drastisch senkt und die Datenspeicherung energieeffizienter macht.
Obwohl die Wärmeabgabe durch Ionenmigrationseffekte abnimmt, ist die magneto-ionische Bewegung von Sauerstoff bei Raumtemperatur für industrielle Anwendungen in der Regel langsam und erfordert mehrere Sekunden oder sogar Minuten, um den magnetischen Zustand umzuschalten. Um dieses Problem zu lösen, untersuchte das Team die Verwendung von Zielmaterialien, deren Kristallstruktur die zu transportierenden Ionen bereits enthält. Solche magneto-ionischen Targets können vollständig reversibel von einem nicht-ferromagnetischen Zustand (Ausschalten) in einen ferromagnetischen Zustand (Einschalten) und umgekehrt übergehen, und zwar allein durch die spannungsgesteuerte Sauerstoffbewegung vom Target in Richtung eines Reservoirs (Einschalten) und umgekehrt (Ausschalten).
Aufgrund ihrer kristallinen Struktur wurden Kobaltoxide als Materialien für die Herstellung der Filme mit einer Dicke von 5 nm bis 230 nm gewählt. Sie untersuchten die Rolle der Dicke auf das resultierende magneto-ionische Verhalten und stellten fest, dass die Magnetisierung umso schneller eintrat, je dünner die Schichten waren.
Die Röntgenabsorptionsspektren (XAS) der Proben wurden an der BOREAS-Beamline des ALBA-Synchrotrons durchgeführt. Mit Hilfe der Röntgenabsorptionsspektroskopie wurden bei Raumtemperatur die Elementzusammensetzung und der Oxidationszustand der Kobaltoxidfilme charakterisiert, die sich bei den dünneren und dickeren Filmen unterschieden. Diese Ergebnisse waren entscheidend für das Verständnis der Unterschiede in der magneto-ionischen Bewegung von Sauerstoff zwischen den Filmen.
Da die in dieser Arbeit erreichten Betriebsgeschwindigkeiten denen ähneln, die für neuromorphes Computing verwendet werden, wurden die dünnsten Kobaltoxidfilme weiter untersucht. Insbesondere wurden die Effekte im Zusammenhang mit neuromorphen Lernfähigkeiten induziert, und die Ergebnisse lieferten den Beweis, dass magneto-ionische Systeme "Lern-" und "Vergessens"-Funktionen emulieren können.
Neben dem neuromorphen Computing werden auch andere praktische Anwendungen wie magnetische Speicher und Spintronik von den Ergebnissen dieser Studie profitieren. Die Kombination von magnetischen Speichern mit energieeffizienter Magneto-Ionik könnte ein möglicher Weg sein, um die Betriebsenergien für Datenspeichermedien der nächsten Generation zu reduzieren, während magneto-ionische Mechanismen zur Kontrolle antiferromagnetischer Schichten derzeit vielversprechende Kandidaten für die Entwicklung spintronischer Geräte sind.
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