.AI Hardware Revolution: Scientists Create Largest Spin Waveguide Network
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Starship version space science
메모 2507170423_소스1. 재분석【】
소스1.
https://scitechdaily.com/ai-hardware-revolution-scientists-create-largest-spin-waveguide-network/
.AI Hardware Revolution: Scientists Create Largest Spin Waveguide Network
AI 하드웨어 혁명: 과학자들이 최대 규모의 스핀 도파관 네트워크를 구축
미래의 첨단 정보 수요를 대규모 네트워크가 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 방법이 개발되었습니다.
인공지능의 사용이 증가함에 따라 전 세계 에너지 시스템에 상당한 부담이 가중되고 있습니다. 이로 인해 AI 기술을 지원할 에너지 효율이 더 높은 하드웨어에 대한 연구가 더욱 활발해졌습니다. 최근 주목받는 혁신적인 접근법 중 하나는 "스핀파"를 이용하여 정보를 전달하고 처리하는 것입니다.
_[1】전자나 아원자들의 스핀파는 msbase.spin_wave.data에서 qpeoms.network로 분해되는 과정에 나타난다. 매우 광범위하여 응용만 잘하면 대규모의 데이타를 도파관 없이 순전히 susqer 얽힘 현상만으로 비국소적인 우주 시공간을 무시한 전파형태로 전달 분해 저장하고 확산 시키는 주요한 플랫폼을 제공하리라. 어허.
1-1.
물리학자 루돌프 브라치치 교수(뮌스터)가 이끄는 뮌스터 및 하이델베르크 대학(독일)의 연구진은 스핀파가 이전에는 불가능했던 거리보다 훨씬 더 멀리 전달될 수 있는 도파관을 만드는 새로운 기술을 개발했습니다.
이 방법을 사용하여 연구팀은 지금까지 구축된 스핀 도파관 네트워크 중 가장 큰 규모를 성공적으로 구축했습니다. 연구진은 네트워크의 규모뿐만 아니라, 스핀파가 네트워크 내에서 어떻게 거동하는지에 대한 정밀한 제어도 입증했습니다. 파장 및 특정 경계면에서의 반사 방식과 같은 특성을 조절할 수 있었습니다. 연구 결과는 Nature Materials 저널에 게재되었습니다 .
2.스핀파와 자기적 특성 이해
[전자 스핀은 고유 각운동량]이라고도 하는 양자역학적 양입니다. 물질 내 여러 스핀의 배열은 그 물질의 자기적 특성을 결정합니다. 안테나를 사용하여 자성 물질에 교류 전류를 흘려 변화하는 자기장을 생성하면, 물질 내 스핀이 스핀파를 생성할 수 있습니다.
_[2】전자 스핀은 전자각 위에 고류 정상 파동의 확률적 각운동량이다. 이는 qpeoms의 보기1.과 같은 전자의 입자성 정상 분포이다.
보기1. 전자의 입자성 위치 분포
01000000
00000001
00010000
00000100
원자의 고유 주파수를 가지는 이유는 전자 스핀의 각운동량과 위치 분포 크기 때문이다. 분포의 연속성이 magicsum이면 전자 스핀의 네트워크가 형성된 것이리라. 어허.
3.
스핀파는 이미 이진 입력 신호를 이진 출력 신호로 처리하는 논리 게이트나 다양한 입력 신호 중 하나를 선택하는 멀티플렉서와 같은 개별 부품을 만드는 데 사용되었습니다. 그러나 지금까지는 이러한 부품들을 연결하여 더 큰 회로를 형성하지 못했습니다.
루돌프 브라치치는 "전자공학에서 사용되는 것과 같은 대규모 네트워크가 아직 실현되지 않은 이유 중 하나는 개별 스위칭 소자를 연결하는 광파관에서 스핀파가 심하게 감쇠되기 때문입니다. 특히 광파관이 마이크로미터보다 좁고 나노 스케일일 경우 더욱 그렇습니다 ."라고 설명합니다.
3-1.
연구팀은 현재 알려진 물질 중 감쇠율이 가장 낮은 이트륨 철 가넷(YIG)을 사용했습니다. 연구진은 실리콘 이온 빔을 사용하여 이 자성 물질의 110나노미터 박막에 개별 스핀파 도파로를 새겨 넣고, 198개의 노드로 구성된 대규모 네트워크를 제작했습니다. 이 새로운 방법을 통해 고품질의 복잡한 구조를 유연하고 재현성 있게 제작할 수 있습니다.
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