 Исследователи из Университета Калифорнии в Риверсайде и Российской академии наук успешно продемонстрировали распознавание образов с помощью магнонного голографического устройства памяти, которое может значительно улучшить оборудование для распознавания речи и изображений.
Распознавание фокусируется на поиске закономерностей и регулярностей в данных. Уникальностью демонстрируемой работы является то, что входные шаблоны кодируются в фазах вводных спиновых волн.
Спиновые волны представляют собой коллективные колебания спинов в магнитных материалах. Спиновые устройства имеют преимущества перед их оптическими аналогами, так как они являются более масштабируемыми за счет более короткой длиной волны. Кроме того, спиновые устройства совместимы с обычными электронными устройствами и могут быть интегрированы в микросхемы.
Исследователи построили прототип восьмитерминального устройства, состоящего из магнитной матрицы с микро-антеннами для возбуждения и обнаружения спиновых волны. Экспериментальные данные, собранные ими, показать уникальные выходные подписи, соответствующие конкретными фазовым образам. Микроантенны позволят исследователям создавать и распознавать любые образцы входных данных, что является большим преимуществом по сравнению с существующей практикой.
Затем спиновые волны распространяются через магнитную матрицы и вмешиваются в процесс. Некоторые из моделей входных фазных образов производят высокое выходное напряжение, а другие комбинации приводят к низкому выходному напряжения, где «высоко» и «низко» определяются по отношению к опорному напряжению.
Распознавание занимает около 100 наносекунд, что является временем, необходимым для распространения спиновых волн и создания интерференционной картины.
Наиболее привлекательным свойством этого подхода является то, что все входные порты работают параллельно. Подход занимает одинаковое количество времени, чтобы распознавать шаблоны (номера) от 0 до 999, как и от 0 до 10000000. Магнонные голографические устройства могут быть существенно более эффективными, чем обычные цифровые схемы.
Работа опирается на выводы, опубликованные в прошлом году исследователями, показавшими 2-битное устройство магнонной голографической памяти, способное распознавать внутренние магнитные состояния памяти с помощью суперпозиции спиновых волн. Эта работа была признана в качестве 10 лучших прорывов физики в журнале «Physics World».
«Мы были в восторге от этого признания, но последние исследования поднимают это на новый уровень», сказал Алекс Китун, профессор исследования в Калифорнийском университете и ведущий исследователь проекта. «Теперь устройство работает не только как память, но и в качестве логического элемента».
Голография является методом, основанном на волновой природе света, который позволяет использовать волны интерференции между объектным пучком и когерентным фоном. Она обычно связано с изображениями, созданными с помощью света, такими как водительские права или бумажные деньги. Тем не менее, это только узкая область голографии.
Голография была также признана в качестве будущей технологий хранения данных, с беспрецедентной мощностью хранения данных и способностью записи и чтения большого количества данных в очень схожей манере.
Основной задачей, связанной с магнонной голографической памятью, является масштабирование рабочей длины волны, которая требует разработки суб-микрометрических элементов для генерации и обнаружения спиновой волны.
|
