Les applications de l’intelligence artificielle connaissent un essor considérable et devraient devenir des technologies courantes dans un avenir proche. Cependant, ces applications fonctionnent sur du matériel informatique classique et sont extrêmement gourmandes en énergie.
Cela crée des opportunités pour le développement de nouvelles solutions matérielles économes en énergie inspirées de la nature, par exemple l’informatique de type cérébral. Certains des exemples les plus connus sont l’informatique neuromorphique et les réseaux de neurones qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. L’une des réalisations possibles de tels réseaux neuronaux consiste à utiliser un réseau de glace de spin artificielle (ASI). Le Laboratoire national de physique du Royaume-Uni et ses partenaires ont étudié l’impact de l’introduction de défauts magnétiques hexagonaux dans une telle structure ASI.
La recherche est publié dans la revue Matériel de communication.
Grâce à la recherche interdisciplinaire, l’équipe internationale a réussi à démontrer un mécanisme permettant d’adapter le comportement du système ASI en introduisant les défauts magnétiques conçus provoquant des excitations topologiques stochastiques dans le système et en contrôlant la dynamique des réseaux neuronaux basés sur l’ASI. Les implications de cette découverte devraient être utilisées dans des applications telles que les dispositifs à mémoire magnétique et les applications logiques basées sur les spins.
Les résultats de cette étude fournissent un aperçu du comportement collectif et contrôlé de manière stochastique dans les réseaux de neurones artificiels réalisés via le réseau magnétique ASI et ouvrent la voie à de futures recherches sur des applications émergentes telles que les guides d’ondes de spin reconfigurables et les réalisations matérielles de l’informatique future à faible consommation d’énergie. systèmes.
Olga Kazakova, boursière du NPL, a déclaré : « Ce travail marque une étape très importante pour nous : être capable de créer de manière contrôlable des états topologiques associés aux défauts ASI et de démontrer des comportements stochastiques mais statistiquement prévisibles au sein du réseau ASI. Les résultats nous rapprochent de la réalisation de informatique neuromorphique économe en énergie. C’était le résultat d’une grande collaboration internationale avec de grandes installations de recherche au Royaume-Uni, en Allemagne et en France.
Plus d’informations :
Robert Puttock et al, Injecteurs hexagonaux stochastiques dans la glace de spin artificielle, Matériel de communication (2024). DOI : 10.1038/s43246-024-00614-0