Скирмионные синапсы заработали при комнатной температуре: ИИ сможет потреблять в разы меньше энергии
Международная группа исследователей продемонстрировала искусственный синапс на основе магнитных скирмионов, работающий при комнатной температуре. В отличие от предыдущих попыток, где приходилось создавать или уничтожать отдельные скирмионы — процесс вероятностный и плохо предсказуемый, — новая схема опирается на коллективное превращение целой решётки. Результат: линейный, воспроизводимый электрический отклик, который можно использовать как синаптический вес в нейроморфных чипах.
Скирмионы — это вихреобразные структуры из магнитных моментов диаметром в десятки нанометров. Они чрезвычайно стабильны, энергонезависимы и реагируют на внешние электрические и магнитные поля, из-за чего их давно рассматривают как кандидатов для памяти и вычислений нового типа. Проблема упиралась в стохастичность: рождение и аннигиляция одиночного скирмиона — процесс, который сложно контролировать с точностью, необходимой для надёжного синапса.
Авторы работы, опубликованной в Advanced Materials, взяли двумерный ван-дер-ваальсов ферромагнетик Fe₃GaTe₂ и заставили скирмионную решётку в нём коллективно превращаться в полосовые магнитные домены. Такое превращение затрагивает всю популяцию магнитных текстур одновременно и идёт детерминированно — результат перестаёт зависеть от случайного поведения отдельных вихрей.
Превращение порождает линейное изменение аномального холловского сопротивления материала. Этот электрический сигнал напрямую используют как «вес» искусственного синапса. Меняя длительность подаваемых электрических импульсов, можно настраивать этот вес, создавая множество информационных состояний и реализуя операции умножения с накоплением — математическую основу современных нейросетей.
Принципиально важно, что эффект работает при комнатной температуре. Большинство перспективных квантовых и магнитных явлений требуют криогенного охлаждения, что ставило крест на их практическом внедрении. Здесь этого барьера нет.
Энергопотребление синапса при масштабировании до реальных размеров устройств оценивается примерно в 0,66 пикоджоуля на операцию — это сопоставимо с ведущими мемристивными технологиями, такими как память RRAM и память на фазовых переходах (PCM).
Чтобы проверить работоспособность подхода в реальных вычислительных задачах, исследователи встроили измеренные характеристики устройства в квантованную нейросеть. При распознавании рукописных цифр сеть показала точность около 96,1%.
«Поразительная эффективность человеческого мозга продолжает вдохновлять нас на переосмысление того, как компьютеры хранят и обрабатывают информацию, — пояснил доктор Элтон Сантос (Elton Santos) из Школы физики и астрономии Эдинбургского университета, один из ведущих авторов разработки. — Вместо того чтобы манипулировать скирмионами поодиночке, мы используем их коллективное поведение. Это даёт гораздо более детерминированный и воспроизводимый контроль над информацией, сохраняя преимущества этих поразительно малых топологических магнитных структур».
© iXBT
