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Herausgeber der Website für technologische Innovation – 15.08.2023

Magnnica

Neuromorphe Computer rechnen nicht mit Nullen und Einsen, sondern nutzen physikalische Phänomene, um Muster in großen Datenströmen zu erkennen, und das mit hoher Geschwindigkeit und äußerst energieeffizient.

Und als großen Fortschritt für diese aufstrebende Technologie haben deutsche Forscher und Ingenieure nun eine neuromorphe Architektur demonstriert, die sich nahtlos in die herkömmliche Chipherstellung integrieren lässt und dabei dieselben Maschinen wie in der Mikroelektronikindustrie verwendet.

Da der Weg, den diese Technologie tatsächlich einschlagen wird, noch nicht klar ist – wie es beim Quantencomputing der Fall ist – trägt dieser Bereich viele Namen, vom allgemeineren „nichtkonventionellen Computing“ bis zum „Reservoir-Computing“, dem Teilgebiet, das die meisten hat präsentierte Neuigkeiten.

In der nun vorgestellten Entwicklung erfolgt die Berechnung mit Magnonen, das sind Quasiteilchen, die ein Quantum einer magnetischen Welle darstellen. Da diese Quasiteilchen auf der Oberfläche einiger Materialien in Form koordinierter Schwingungen des magnetischen Moments von Elektronen entstehen, werden sie auch Spinwellen genannt. Magnica bietet einen Weg zur Weiterentwicklung der Informationstechnologien hinsichtlich Geschwindigkeit, Prozessorarchitektur und geringerem Stromverbrauch.

Die Idee, Magnonen zur Schaffung einer neuen Datenverarbeitungstechnologie zu nutzen, gibt es schon seit einiger Zeit, aber bisher ist kein Material bekannt, das die Erzeugung von Spinwellen ermöglicht, die präzise von einem Punkt zum anderen wandern, was für ihre Nutzung notwendig ist . .

Nach dem CMOS-Standard hergestellte Struktur (an der Basis), zu der Abbildungen zum Betrieb des magnetischen Rechnens hinzugefügt wurden.
[Imagem: Lukas Korber et al. – 10.1038/s41467-023-39452-y]

Berechnungen durch Schwingungen

Ohne die nötige materielle Unterstützung, um die Magnetik nutzbar zu machen, wählte das deutsche Team einen anderen Ansatz: Anstatt zu versuchen, die Vibrationen eines Materials zu kontrollieren, vibriert nun das gesamte Material, und das sogar mit verschiedenen Frequenzen gleichzeitig.

„Stellen Sie sich eine Trommel vor. Schöne Muster entstehen, wenn Sie Sand in eine Trommel streuen und sie rhythmisch schlagen. Das sind die Schwingungsmodi. Sie existieren im gesamten Raum. Sie gehen nicht nur von A nach B. Es sind stehende Wellen, die.“ „leben klangvoll im ganzen Körper“, erklärt Professor Helmut Schultleib vom Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf.

Der Trommelschlag ist der Dateneingang, der beispielsweise von einem Sensor kommen kann. Dadurch kommt es zu einem Zusammenspiel unterschiedlicher Schwingungen, was zu nichtlinearen Vorgängen führt. „In unserer Arbeit konnten wir zeigen, dass unterschiedliche Eingabemuster immer einzigartige Schwingungsmuster hervorbrachten“, sagte Schultleib. „Und dieser Prozess ist zeitkritisch. Wenn wir also die Reihenfolge der Eingangssignale ändern, ändern sich auch die Muster.“

Dies ist eine Voraussetzung für die Auswertung von Echtzeitdaten. Das Team stellte jedoch eine weitere Anforderung: Die gesamte Struktur musste nach dem CMOS-Prozess hergestellt werden, der in Chipproduktionslinien auf der ganzen Welt verwendet wird. „Auch wenn wir neue Technologien verfolgen, wird die CMOS-Technologie auch in den kommenden Jahrzehnten unseren Wohlstand sichern“, erklärte Schultleib. „Das liegt daran, dass es mittlerweile unser gesamtes Leben durchdrungen hat – vom kleinsten Lichtschalter über Telefone bis hin zu Sensoren für Herzschrittmacher.“

Es funktionierte, und die in einer traditionellen Gießerei hergestellten Prototypen funktionierten wie erwartet, was beweist, dass Magnete die Anwendungsebene erreichen können, ohne dass die Entdeckung neuer Materialien, Prozessinnovationen oder radikale Erfindungen erforderlich sind.

Edge Computing hat viele Möglichkeiten erforscht, darunter auch Speicher in Atomen.
[Imagem: Mingyi Rao et al. – 10.1038/s41586-023-05759-5]

Edge-Computing

Diese unkonventionelle Architektur sollte nicht dazu dienen, herkömmliche Computer zu ersetzen, die auf binärer Elektronik basieren und komplexe mathematische Berechnungen viel besser beherrschen.

Aber wir haben immer noch keine guten Lösungen, wenn wir Muster analysieren und erkennen müssen, wie bei der künstlichen Intelligenz, oder bei sehr trivialen Problemen, wie bei der Vorhersage der Verkehrsbedingungen auf einer Allee oder einer Autobahn.

„Das ist ein hochkomplexes Unterfangen, bei dem herkömmliche Computerarchitekturen wie unsere PCs große Schwierigkeiten haben. Viele Rechenschritte sind nötig. Andererseits das ideale Einsatzgebiet für neuromorphes Computing, für Reservoir und für künstliche Intelligenz.“ sagte Schultleib.

Da diese neuen Technologien nicht nur miniaturisiert, sondern auch unglaublich energieeffizient sind, können sie im sogenannten „Edge Computing“ – im Gegensatz zum Cloud Computing – direkt auf den Sensoren laufen, was überall dort nützlich sein wird, wo Rundfunk ausgestrahlt wird. Die Verarbeitung großer Datenmengen ist schwierig oder teuer. Anstatt beispielsweise alle Messdaten eines umlaufenden Satelliten zurück zur Bodenstation zu senden, könnten sie direkt dort im Weltraum verarbeitet werden.

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