El dispositivo de IA de próxima generación utiliza interferencia de ondas de espín controladas por iones en materiales magnéticos

Un equipo de investigación del NIMS y el Centro de Cerámica Fina de Japón (JFCC) ha desarrollado un dispositivo de IA de próxima generación (un componente de hardware para sistemas de IA) que incorpora un depósito ionomagnonico. Este depósito controla las ondas de espín (excitaciones colectivas de espines de electrones en materiales magnéticos), la dinámica iónica y sus interacciones.

el trabajo es publicado en el diario Ciencia avanzada.

La tecnología demostró un rendimiento de procesamiento de información significativamente mayor que los dispositivos informáticos de depósito físico convencionales, lo que subraya su potencial para transformar las tecnologías de IA.

A medida que los dispositivos de IA se vuelven cada vez más sofisticados, la demanda de soluciones de alto rendimiento y eficiencia energética continúa creciendo. El dispositivo recientemente desarrollado genera ondas de espín utilizando antenas integradas con imanes de granate de itrio y hierro (YIG), un material fundamental para su funcionamiento.

Los patrones de interferencia de estas ondas de espín se pueden ajustar aplicando voltaje a los imanes y ajustando la cantidad de iones introducidos en ellos.

El dispositivo puede realizar cálculos aprovechando estos patrones de interferencia dinámica a través de un depósito ionomagnonico. Este enfoque ofrece un rendimiento que supera con creces los dispositivos informáticos de depósito físico convencionales.

Este dispositivo demostró un rendimiento excepcional en predicciones de series temporales, logrando tasas de error inferiores a una décima parte de las de los dispositivos convencionales. La precisión de su predicción se evaluó mediante un método de prueba estándar basado en las ecuaciones de Mackey-Glass, que se utilizan comúnmente para modelar variaciones complejas en sistemas biológicos.

Esta tecnología se puede implementar tanto en películas delgadas magnéticas como en monocristales, y al mismo tiempo se puede miniaturizar sin degradación del rendimiento, lo que la hace potencialmente adecuada para diversas aplicaciones industriales.

Cuando se integra con diferentes sensores, tiene el potencial de habilitar dispositivos de inteligencia artificial de alta precisión y eficiencia energética para una amplia gama de propósitos.