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Nano-Magnetstürme sollen Künstliche Intelligenz aufschlauen

Dr. Ciarán Fowley, Dr. Alina Deac und ihre Kollegen haben magnetische Nanoscheiben (lila) mit einer ringförmigen Schutzschicht (grü+ne) überzogen und dann mit Chrom-Ionen (orange) beschossen. Dadurch konnten sie unterschiedlich stark magnetisierte Ebenen in ihren Nanoscheiben erzeugen, in denen magnetische Wirbel kommunizieren können. Grafik: Juniks für das HZDR

Dr. Ciarán Fowley, Dr. Alina Deac und ihre Kollegen haben magnetische Nanoscheiben (lila) mit einer ringförmigen Schutzschicht (grü+ne) überzogen und dann mit Chrom-Ionen (orange) beschossen. Dadurch konnten sie unterschiedlich stark magnetisierte Ebenen in ihren Nanoscheiben erzeugen, in denen magnetische Wirbel kommunizieren können. Grafik: Juniks für das HZDR

Helmholtz Dresden entwickelt spintronische Nanoscheiben

Dresden, 16. August 2021. Die Dresdner Helmholtz-Forscherin Dr. Alina Deac hat gemeinsam mit Kollegen besondere Nanoscheiben entworfen, deren schwingende Magnetwirbel sich ähnlich wie menschliche Neuronen-Netze organisieren und als Bausteine einer „Künstlichen Intelligenz“ (KI) dienen können. Womöglich lassen sich damit neuartige spintronische Computerchips bauen, die lernen, Muster erkennen und andere Aufgaben so effizient wie ein Gehirn, aber schneller lösen können. Das geht aus einer Mitteilung des Helmholz-Zentrums Dresden-Rossendorf (HZDR) hervor.

Spintronik-Expertin Dr. Alina Deac. Foto: Robert Lohse für das HZDR

Spintronik-Expertin Dr. Alina Deac. Foto: Robert Lohse für das HZDR

Jedes Neuron kann 7000 Brücken schlagen

„Jede unserer Nervenzellen hat über 7000 Synapsen, um mit anderen Neuronen zu kommunizieren“, erklärte Alina Deac. „Das macht das Gehirn unglaublich effizient. Parallele Datenverarbeitung oder Grafikkarten können da bei Weitem nicht mithalten. Gerade beim neuroinspirierten Rechnen stehen Hardware-Entwicklungen noch ganz am Anfang. Hier können wir mit unserer Forschung einen echten Unterschied machen.“

Wirbel verständigen sich im Multikanal-Betrieb

Um ihre KI-Hardware zu erzeugen, beschossen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler winzig kleine Scheiben aus magnetischem Materalien an ausgewählten Stellen mit Chromatomen. Dadurch entstanden Scheibenebenen, die unterschiedlich stark magnetisiert sind. In diesen Nanoscheiben ordnen sich Elektronen mit gleichen Spins (Quanten-Drehimpulsen) trichterförmig an. Durch elektrische Impulse von außen beginnen sich diese Trichter zu drehen und werden zu winzigen Magnetwirbelströme. Jeder Wirbel ist dabei imstande, vier Zahlen beziehungsweise Zustände zu speichern – je nachdem, wohin die Spitze zeigt und wohin sich der Wirbel dreht. Und jeder dieser Mini-Wirbel kann wiederum seine Nachbarwirbel auf verschiedenen Frequenzen beeinflussen. Das heißt beispielsweise, dass sich die Wirbel auf ganz unterschiedliche Weise vernetzen können – ähnlich wie die Neuronen im Gehirn über ihre Synapsen ganz unterschiedliche Brücken schlagen, um zu analysieren und zu lernen. Diese Multikanal-Vernetzung erlaubt es den Wirbeln in größeren Verbünden, zum Beispiel gesprochene Wörter oder andere Muster im Chaos zu erkennen.

„Einzigartiger Standort für neuromorphes Computing“

Die Nanoscheiben sollen in naher Zukunft auch in der Praxis unter Beweis stellen, wieviel sie als KI-Bausteine taugen. „Dresden ist ein einzigartiger Standort für Innovationen rund um neuromorphes Computing oder Wi-Fi-Technologien“, erklärte Alina Deac. „Es ist ein Riesenvorteil, dass wir unsere Entwicklung hier bereits vor Ort auf ihre Praxistauglichkeit testen können. Zum Beispiel können wir die Nanoscheiben mit unseren Partnern an der TU Dresden und bei der Industrie langfristig auch in komplexere Elektronik integrieren.“

Autor: hw

Quelle: HZDR

Wissenschaftliche Publikation:

L. Ramasubramanian, A. Kákay, C. Fowley, O. Yildirim, P. Matthes, S. Sorokin, A. Titova, D. Hilliard, R. Böttger, R. Hübner, S. Gemming, S. E. Schulz, F. Kronast, D. Makarov, J. Fassbender, A. Deac, Tunable Magnetic Vortex Dynamics in Ion-Implanted Permalloy Disks, in ACS Appl. Mater. Interfaces 2020, 12, 24, 27812–27818 (DOI: 10.1021/acsami.0c08024)