Computação baseada em Magnon pode sinalizar mudança de paradigma de computação

29 de março de 2023 (Notícias do Nanowerk) Assim como a eletrônica ou a fotônica, a magnônica é um subcampo da engenharia que visa o avanço das tecnologias da informação no que diz respeito à velocidade, arquitetura de dispositivos e consumo de energia. Um magnon corresponde à quantidade específica de energia necessária para alterar a magnetização de um material por meio de uma excitação coletiva chamada onda de spin (visualizada acima). Por interagirem com campos magnéticos, os magnons podem ser usados ​​para codificar e transportar dados sem fluxos de elétrons, o que envolve perda de energia através do aquecimento (conhecido como aquecimento Joule) do condutor utilizado. Como explica Dirk Grundler, chefe do Laboratório de Materiais Magnéticos e Magnônicos em Nanoescala (LMGN) da Escola de Engenharia, as perdas de energia são uma barreira cada vez mais séria para a eletrônica à medida que as velocidades de dados e as demandas de armazenamento aumentam. “Com o advento da IA, o uso da tecnologia de computação aumentou tanto que o consumo de energia ameaça o seu desenvolvimento”, diz Grundler. “Uma questão importante é a arquitetura de computação tradicional, que separa processadores e memória. As conversões de sinal envolvidas na movimentação de dados entre diferentes componentes retardam a computação e desperdiçam energia.” Essa ineficiência, conhecida como parede de memória ou gargalo de Von Neumann, fez com que os pesquisadores buscassem novas arquiteturas de computação que pudessem suportar melhor as demandas de big data. E agora, Grundler acredita que seu laboratório pode ter tropeçado nesse “Santo Graal”. Ao fazer outros experimentos em um wafer comercial do isolador ferrimagnético granada de ítrio e ferro (YIG) com tiras nanomagnéticas em sua superfície, o estudante de doutorado da LMGN, Korbinian Baumgaertl, foi inspirado a desenvolver dispositivos nanoímãs YIG projetados com precisão. Com o apoio do Center of MicroNanoTechnology, Baumgaertl foi capaz de excitar ondas de spin no YIG em frequências gigahertz específicas usando sinais de radiofrequência e - crucialmente - reverter a magnetização dos nanoímãs de superfície. “As duas orientações possíveis desses nanoímãs representam os estados magnéticos 0 e 1, o que permite que a informação digital seja codificada e armazenada”, explica Grundler.
Configuração experimental representando o wafer isolante ferrimagnético de granada de ítrio e ferro (YIG) com tiras nanomagnéticas © LMGN EPFL

Uma rota para computação na memória

Os cientistas fizeram sua descoberta usando um analisador de rede vetorial convencional, que enviou uma onda de spin através do dispositivo nanoímã YIG. A reversão do nanoímã acontecia apenas quando a onda de spin atingia uma certa amplitude e poderia então ser usada para escrever e ler dados. Configuração experimental representando o wafer isolante ferrimagnético de granada de ítrio e ferro (YIG) com tiras nanomagnéticas. (Imagem: LMGN EPFL) “Agora podemos mostrar que as mesmas ondas que usamos para processamento de dados podem ser usadas para mudar as nanoestruturas magnéticas para que também tenhamos armazenamento magnético não volátil dentro do mesmo sistema”, explica Grundler, acrescentando que “não volátil ”refere-se ao armazenamento estável de dados durante longos períodos de tempo sem consumo adicional de energia. É esta capacidade de processar e armazenar dados no mesmo local que dá à técnica o seu potencial para mudar o atual paradigma da arquitetura de computação, pondo fim à separação ineficiente em termos de energia entre processadores e armazenamento de memória, e alcançando o que é conhecido como in-memory. computação.

Otimização no horizonte

Baumgaertl e Grundler publicaram os resultados inovadores na revista Natureza das Comunicações (“Reversão de nanoímãs através da propagação de magnons em granada ferrimagnética de ítrio e ferro, permitindo memória magnon não volátil”), e a equipe do LMGN já está trabalhando na otimização da sua abordagem. “Agora que mostramos que as ondas de spin gravam dados mudando os nanoímãs dos estados 0 para 1, precisamos trabalhar em um processo para alterná-los novamente – isso é conhecido como comutação alternada”, diz Grundler. Ele também observa que, teoricamente, a abordagem magnônica poderia processar dados na faixa de terahertz do espectro eletromagnético (para comparação, os computadores atuais funcionam na faixa mais lenta de gigahertz). No entanto, eles ainda precisam demonstrar isso experimentalmente. “A promessa desta tecnologia para uma computação mais sustentável é enorme. Com esta publicação, esperamos reforçar o interesse na computação baseada em ondas e atrair mais jovens investigadores para o crescente campo da magnónica.”

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• Fonte: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=62702.php