Przejdź do treści Przejdź do stopki
Aktualności

Aktualności

Sztuczna, syntetyczna, a może spintroniczna inteligencja – co w przyszłości zastąpi komputery?

Tradycyjne komputery oparte na architekturze von Neumanna są nieefektywne w nowego rodzaju zastosowaniach takich jak rozpoznawanie wzorów czy uczenie maszynowe. W tego typu dziedzinach mogą je w przyszłości zastąpić technologie wykorzystujące tzw. niekonwencjonalne metodologie obliczeniowe. Współczesne rozwiązania oparte o technologie CMOS lub jednostki do obliczeń kwantowych są jednak bardzo energochłonne lub drogie. Zdaniem naukowców z AGH mogą z nimi konkurować urządzenia spintroniczne, które przetwarzają informacje nie tylko za pomocą ładunku elektronu, jak to ma miejsce w konwencjonalnych urządzeniach elektronicznych, lecz także jego spinu. Zespół pod kierownictwem dr hab. Witolda Skowrońskiego, prof. AGH z Wydziału Informatyki Elektroniki i Telekomunikacji zastosował elementy elektroniki spinowej do zaprojektowania platformy neuromorficznej, którą można nauczyć rozpoznawać pismo ręczne z dokładnością podobną do klasycznego programu komputerowego.

Elektronika spinowa, zwana krótko spintroniką, to nowa dziedzina technologii, różniąca się od tradycyjnej elektroniki tym, że w spintronicznych układach scalonych nośnikiem danych jest nie tylko ładunek, ale także spin elektronu, który określa się jako moment pędu/obrotu cząsteczki. Jest on ściśle związany z magnetyzmem, gdyż uporządkowana orientacja spinu w materiałach objawia się pewnymi własnościami magnetycznymi. Dotychczas urządzenia elektroniki spinowej były stosowane na przykład w cyfrowym przechowywaniu informacji jako różnego rodzaju elementy pamięci magnetycznej. Ich zaletą jest to, że mogą one mieć zasadniczo nieskończoną ilość cyklów zapisu, ponieważ podczas pracy zmienia się jedynie kierunek magnesowania, natomiast struktura atomowa pozostaje niezmienna. Dodatkowo, wykorzystując prądy spinowe, można też zredukować wydzielanie ciepła przez urządzenia elektroniczne, czyli wyeliminować problem, który stanowi największą przeszkodę na drodze dalszej miniaturyzacji.

Jak wspomniano, spin jest powiązany z własnością magnetyczną materiałów. Znamy przy tym kilka sposobów na wygenerowanie prądu spinowego – jedna z najprostszych metod to przepuszczenie prądu ładunkowego przez cienką warstwę materiałów ferromagnetycznych. Problemem są jednak odległości, bowiem informacja o spinie elektronu jest szybko tracona (w czasie pikosekund bądź też na drodze nanometrów). Pierwszym urządzeniem elektroniki spinowej była struktura typu ferromagnetyk/zwykły metal/ferromagnetyk, na przykład. żelazo/chrom/żelazo. Obecnie natomiast najpopularniejszym elementem jest tak zwane magnetyczne złącze tunelowe, które ma strukturę ferromagnetyk/izolator/ferromagnetyk, wykazującą dużo lepsze parametry, jeśli chodzi o czułość, pobór mocy czy też zdolność do miniaturyzacji – opisuje prof. Skowroński.


Prof. Witold Skowroński z wypolerowanym waflem krzemowym. Fot. Laboratorium Elektroniki Spinowej AGH

Platformy neuromorficzne

Magnetyczne złącza tunelowe posiada niemal każdy – tego typu sensory można znaleźć na przykład w telefonie, gdzie służą do odczytu kierunku ziemskiego pola magnetycznego, lub w komputerze, gdzie wchodzą w skład dysku magnetycznego. Obecnie wdrażane są także nieulotne pamięci swobodnego dostępu (ang. magnetic random access memory – nie mylić z ostatnia płytą Daft Punk), które konkurują z pamięciami DRAM a w perspektywie mogą zastąpić również SRAM. Główną zaletą tego rodzaju rozwiązań jest nieulotność pamięci –podtrzymanie jej stanu nie wymaga w ogóle energii. Magnetyczne złącza tunelowe można również wykorzystać w platformach neuromorficznych, które zdaniem naukowców mogą konkurować z pozostałymi niekonwencjonalnymi metodologiami obliczeniowymi. Dlatego badacze z AGH planują opracować nowej klasy urządzenia spintroniczne – memrystory, p-bity oraz nanooscylatory – które wypełnią lukę między technologiami opartymi o CMOS a komputerami kwantowymi.

– Magnetyczne złącza tunelowe możemy wykorzystać w platformach neuromorficznych na wiele różnych sposobów. W jednym z nich takie złącze oscyluje na konkretnej częstotliwości po zasilaniu prądem stałym. Gdy połączymy kilka tego typu oscylatorów w małą sieć, mogą się one nauczyć rozpoznawać mowę. Innym sposobem jest też wykorzystanie niestabilności termicznej złącza, które specjalnie projektuje się tak, aby jego stan przeskakiwał z 1 do 0 w czasie mikro lub mili-sekund w sposób losowy. Taki element stanowi wtedy tzw. p-bit, a zatem coś pomiędzy tradycyjnym bitem a q-bitem. Wykazano, że kilka takich połączonych bitów da się wykorzystać do faktoryzacji, a więc rozkładu liczb pierwszych, co może pomóc w rozwiązaniu problemów np-zupełnych, takich jak na przykład problem komiwojażera – twierdzi kierownik projektu.

Naukowcy z AGH znaleźli także inne zastosowanie, gdzie łącza połączone w szereg stanowią skwantowaną wagę w sieci typu Hopfielda, którą mogą nauczyć rozpoznawać pismo ręczne niemalże tak dokładnie jak program komputerowy. Na czym jednak polega zaleta platform neuromorficznych wykorzystujących elementy spintroniczne nad PC? Otóż konwencjonalne architektury komputerowe, w których pamięć i procesor są oddzielone, napotykają problem tzw. wąskiego gardła von Neumanna, a zatem zapychania się magistrali przesyłającej dane pomiędzy tymi komponentami. Na to ograniczenie nie są zaś narażone niekonwencjonalne architektury obliczeniowe, wykorzystujące mechanizmy podobne do neuronów i synaps w mózgu, których funkcjonowanie odwzorowują elementy elektroniki spinowej w platformach neuromorficznych, łączące pamięć i zdolność obliczeń, co jest bardziej efektywne zarówno pod względem czasu przetwarzania, jak i zużycia energii.

Interdyscyplinarne przygody

By odwzorować pracę mózgu, który jest bardzo skomplikowanym, choć energooszczędnym organem, trzeba skonstruować sztuczne odpowiedniki komórek nerwowych. W tym miejscu z pomocą przychodzą memrystory (opisane pokrótce w tekście o syntetycznej inteligencji), których oporność można kontrolować w sposób skwantowany bądź też analogowy. Jak się okazuje, elementy elektroniki spinowej pozwalają realizować oba scenariusze. Wymaga to jednak odpowiedniej optymalizacji urządzeń spintronicznych, a także opracowania nowych prototypów wykorzystujących innowacyjne, alternatywne heterostruktury. Dlatego uczeni szukają coraz lepszych kombinacji materiałów w postaci kilku cienkich warstw atomowych, ponieważ zastosowanie prądu spinowego – jak wspomniano – jest możliwe tylko na bardzo małych powierzchniach.

– W projektowaniu tych materiałów pomaga nam świetnie opracowana linia technologiczna w pomieszczeniach wysokiej klasy czystości, która znajduje się w ACMiN. Poza tym musimy jeszcze owe elementy scharakteryzować – do tego wykorzystujemy zaś dobrze wyposażone Laboratorium Elektroniki Spinowej w Instytucie Elektroniki AGH. Ze środków pochodzących z IDUB udało nam się kupić m.in. silny magnes, który pozwala na pomiary prototypów w szerokim zakresie pól magnetycznych oraz częstotliwości. Jednocześnie pracujemy również nad zastosowaniem nowych fascynujących elementów do przesyłania, manipulowania czy detekcji prądu spinowego w nanostrukturach. Wykorzystujemy do tego wiedzę z obszaru fizyki, inżynierii materiałowej, informatyki i elektroniki. Wszystko to, co można znaleźć na AGH! – mówi prof. Skowroński.

 

Obrotowa stacja probiercza umożliwiająca pomiary urządzeń spintronicznych w polu magnetycznym. Elektromagnes (aż z Nowej Zelandii) zakupiono ze środków IDUB. Fot. Laboratorium Elektroniki Spinowej AGH

***

Opisane wyżej badania znajdą kontynuację w kilku nowych naukowych przedsięwzięciach. W ramach grantu otrzymanego z Narodowego Centrum Nauki inżynierowie z AGH zrealizują polsko-chiński projekt pod nazwą Sheng II, którego tematyka będzie dotyczyć kwantowych materiałów tlenkowych. Doktoranci, którzy chcieliby w nowym roku akademickim dołączyć do zespołu, mogą się już zgłaszać do prof. Witolda Skowrońskiego (skowron@agh.edu.pl).

Projekt pod tytułem Opracowanie urządzeń elektroniki spinowej na potrzeby sprzętowej implementacji platform obliczeń neuromorficznychsfinansowany został z grantu uczelnianego (I edycja konkursu System grantów uczelnianych na prace badawcze realizowane z udziałem doktorantów – Działanie 4), w ramach programu Inicjatywa Doskonałości – Uczelnia Badawcza, AGH 2020–2022, POB4.

Stopka