.AI’s Energy Crisis Solved? A Revolutionary Magnetic Chip Could Change Everything
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
https://www.facebook.com/junggoo.lee.54
Starship version space science
.AI’s Energy Crisis Solved? A Revolutionary Magnetic Chip Could Change Everything
AI의 에너지 위기가 해결되었는가? 혁신적인 자기 칩이 모든 것을 바꿀 수 있다
도호쿠 대학 첨단 물질 연구소(AIMR)2025년 2월 8일
자기 스핀트로닉스 메모리 칩 아트 AI의 에너지 소비는 급증하고 있지만, 스핀트로닉스 장치가 게임을 바꿀 수 있습니다. 일본의 연구자들은 자기 상태를 효율적으로 전환하여 전력 사용을 줄이는 동시에 AI 처리를 향상시키는 장치를 만들었습니다. 그들의 연구는 인간의 뇌와 더 비슷하게 기능하는 저에너지 AI 칩으로 이어질 수 있습니다. 출처: SciTechDaily.com AI는 놀라운 속도로 진화하고 있지만, 증가하는 에너지 수요는 큰 과제를 안겨줍니다.
스핀트로닉스 장치가 등장했습니다. 기억과 처리를 통합하여 뇌의 효율성을 모방하는 새로운 기술입니다. 일본의 과학자들은 이제 자기 상태의 전기적 제어를 가능하게 하는 획기적인 스핀트로닉스 장치를 개발하여 전력 소비를 크게 줄였습니다. 이 획기적인 기술은 칩을 훨씬 더 에너지 효율적으로 만들어 AI 하드웨어에 혁명을 일으킬 수 있으며, 신경망이 작동하는 방식을 반영합니다. 스핀트로닉 디바이스: AI 하드웨어의 게임 체인저 AI는 산업을 빠르게 변화시키고 있지만, 이러한 기술이 진화함에 따라 전력에 대한 수요도 증가합니다. 더 많은 발전을 유지하려면 AI 칩이 더 에너지 효율적이어야 합니다.
여기에 스핀트로닉스 장치가 등장합니다. 인간의 뇌가 작동하는 방식과 유사하게 메모리와 컴퓨팅 기능을 통합함으로써 저전력 AI 칩을 위한 유망한 기반을 제공합니다. 이제 도호쿠 대학, 국립 재료 과학 연구소, 일본 원자력 기구의 연구원들이 획기적인 스핀트로닉스 장치를 개발했습니다. 이 새로운 기술은 비공선형 반강자성체와 강자성체의 전기적 상호 제어를 가능하게 하여 자기 상태를 효율적으로 전환할 수 있습니다. 실제적으로는 뇌에서 영감을 받은 AI 칩과 매우 유사하게 훨씬 적은 에너지를 사용하여 정보를 저장하고 처리할 수 있습니다. 이 획기적인 발견은 고효율성과 에너지 절약을 겸비한 차세대 AI 하드웨어의 길을 열 수 있습니다. 이 연구 결과는 2025년 2월 5일 Nature Communications 에 게재되었습니다.
새로운 AI 기능 전기적으로 프로그래밍 가능한 스핀트로닉스 장치 새로운 스핀트로닉스 혁신으로 AI의 전력 요구가 극적으로 줄어들 수 있습니다. 과학자들은 신경망을 모방하고 초고효율 AI 칩을 가능하게 하는 자기 상태를 전기적으로 전환하는 방법을 개발했습니다. 출처: 도호쿠 대학
다중 상태 자기 제어로 AI 혁신 "스핀트로닉스 연구는 자기적 질서를 전기적으로 제어하는 데 있어 상당한 진전을 이루었지만, 대부분의 기존 스핀트로닉스 장치는 제어되는 자기적 재료의 역할과 구동력을 제공하는 재료의 역할을 분리합니다." 연구를 감독한 도호쿠 대학의 슌스케 후카미의 말이다. 이러한 장치는 제작되면 고정된 작동 체계를 가지며, 일반적으로 정보를 이진 방식으로 "0"에서 "1"로 전환합니다. 그러나 새로운 연구팀의 획기적인 발전은 여러 자기 상태의 전기적으로 프로그래밍 가능한 전환에서 주요 혁신을 제공합니다.
전기 상호 스위칭 장치 (a) 기존의 자기 메모리 장치와 (b) 이 작업에서 개발된 전기적 상호 스위칭 장치의 개략적 그림. 출처: ©Shunsuke Fukami
자기 스핀 홀 효과의 힘 활용 후카미와 그의 동료들은 비선형 반강자성체 Mn3Sn을 핵심 자성 재료로 사용했습니다. 전류를 인가함으로써 Mn3Sn은 자기 스핀 홀 효과라고 알려진 프로세스를 통해 이웃 강자성체 CoFeB의 스위칭을 구동하는 스핀 전류를 생성합니다. 강자성체는 스핀 편극 전류에 반응할 뿐만 아니라 Mn3Sn의 자기 상태에 영향을 미쳐 두 재료 간의 전기적 상호 스위칭을 가능하게 합니다. 개념 증명 실험에서, 연구팀은 강자성체에 기록된 정보가 Mn3Sn의 자기 상태를 통해 전기적으로 제어될 수 있음을 입증했습니다. 설정된 전류를 조정함으로써, 그들은 여러 상태를 나타내는 다양한 트레이스에서 CoFeB의 자화를 전환할 수 있었습니다. 전류의 극성이 기록된 정보의 부호를 변경할 수 있는 이 아날로그 전환 메커니즘은 신경망에서 핵심적인 작업으로, AI 처리에서 시냅스 가중치(아날로그 값)가 기능하는 방식을 모방합니다.
전기적 상호 스위칭을 통해 가능한 신경형 컴퓨팅 전기적 상호 스위칭 현상으로 가능해진 신경형 컴퓨팅을 위한 개념 증명 기능. 출처: ©Shunsuke Fukami
에너지 효율적인 AI 칩을 위한 길을 개척하다 후카미는 "이 발견은 더욱 에너지 효율적인 AI 칩 개발을 향한 중요한 단계를 나타냅니다. 비공선형 반강자성체와 강자성체 간의 전기적 상호 스위칭을 실현함으로써 전류 프로그래밍 가능 신경망에 대한 새로운 가능성을 열었습니다."라고 말했습니다. "우리는 이제 작동 전류를 더욱 줄이고 판독 신호를 증가시키는 데 주력하고 있으며, 이는 AI 칩의 실용적인 응용 분야에 매우 중요할 것입니다." 이 팀의 연구는 AI 칩의 에너지 효율을 개선하고 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위한 새로운 길을 열어줍니다. 참고 자료: 윤주영, 타케우치 유타로, 타케치 료타, 한 지아오, 우치무라 토모히로, 야마네 유타, 가나이 슌, 이에다 준이치, 오노 히데오, 후카미 슌스케의 "비선형-반강자성-강자성 이종 구조의 전기적 상호 스위칭", 2025년 2월 5일, Nature Communications . DOI: 10.1038/s41467-025-56157-6
≈≈=≈==≈==≈==≈≈≈
메모 2502090419 분석중_【】
3.자기 스핀 홀 효과의 힘 활용
팀은 [3]비선형 반강자성체 Mn3Sn을 핵심 자성 재료]로 사용했다. 전류를 인가함으로써 Mn3Sn은 자기 스핀 홀 효과라고 알려진 프로세스를 통해 이웃 강자성체 CoFeB의 스위칭을 구동하는 스핀 전류]를 생성한다. 강자성체는 스핀 편극 전류에 반응할 뿐만 아니라 Mn3Sn의 자기 상태에 영향을 미쳐 두 재료 간의 전기적 상호 스위칭을 가능하게 한다.
3-1.
[3-1]개념 증명 실험에서, 연구팀은 강자성체에 기록된 정보가 Mn3Sn의 자기 상태]를 통해 전기적으로 제어될 수 있음을 입증했다. 설정된 전류를 조정함으로써, 그들은 여러 상태를 나타내는 다양한 트레이스에서 CoFeB의 자화를 전환할 수 있었다. 전류의 극성이 기록된 정보의 부호를 변경할 수 있는 이 아날로그 전환 메커니즘은 신경망에서 핵심적인 작업으로, AI 처리에서 시냅스 가중치(아날로그 값)가 기능하는 방식을 모방한다.
전기적 상호 스위칭 현상으로 가능해진 신경형 컴퓨팅을 위한 개념 증명 기능.
_[3,3-1】msbase의 개념증명으로 혁신적인 인공지능을 극대화 시킬 수도 있다. 물론 물질의 기능의 한계, 강자성체에 기록된 정보가 Mn3Sn의 자기 상태로 전환이나 CoFeB의 자화를 전환으로 인간의 뇌를 모방하는 수준이다.
하지만 개념증명은 우주의 지적인 신의 뇌급으로 나의 msbase의 초얽힘의 순간이동의 정보처리와 완성된 퍼즐을 기억하려 키랄대칭의 정보저장을 찾아서 편집하는 프로세스 dbr.ain(*) 정의역은 진화된다.
3-2.에너지 효율적인 AI 칩을 위한 길을 개척하다
이 발견은 더욱 에너지 효율적인 AI 칩 개발을 향한 중요한 단계를 나타낸다. [3-2]비공선형 반강자성체와 강자성체 간의 전기적 상호 스위칭을 실현]함으로써 전류 프로그래밍 가능 신경망에 대한 새로운 가능성을 열었다. 이제 작동 전류를 더욱 줄이고 판독 신호를 증가시키는 데 주력하고 있으며, 이는 AI 칩의 실용적인 응용 분야에 매우 중요할 것이다.
이 팀의 연구는 AI 칩의 에너지 효율을 개선하고 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위한 새로운 길을 열어줍니다.
_[3-2】반강자성체 스핀트로닉스는 보기1.에서 순서수간 간극이다. 1과 2, 2와 3 사이 등의 간극이 스핀이고 이들이 nk2.value=n 반강자성체를 띠고 전체적으로 강자성체 oss=zerosum=0(*)이 된다. 어허. 이들 규모가 보기1.샘플에 머물지 않고 우주크기로 확대되는 점이 나의 개념증명이다. 그런 인공지능은 물질 사용하는 것이 아닌 오직 개념증명만으로 초자연적 god급의 자연지능의 뇌이다. 허허.
보기1. 반강자성체, 스핀1~2~3~...간극의 벡터 덴서장
04110613
14051203
15080902
01100716
보기2.강자성체
01020304-0203
05060708-05
09101112-09
13141516
보기3.스핀홀 상수위치11(02030509),
00 nk2(끝수16), 02(시작수)
00010100-11
00010001-11
00000101-11
02000000
댓글