Peneliti Universitas Tohoku telah menciptakan model teoritis untuk komputasi skala nano yang hemat energi menggunakan komputasi reservoir gelombang spin dan teknologi spintronics. Inovasi ini, yang dirinci dalam npj Spintronics, membuka jalan bagi perangkat neuromorfik canggih yang mampu melakukan operasi dan aplikasi berkecepatan tinggi di berbagai bidang seperti prakiraan cuaca dan pengenalan suara.
Para peneliti dari Universitas Tohoku telah menciptakan kerangka teoritis untuk sistem komputasi reservoir gelombang spin (RC) canggih yang memanfaatkan spintronik. Inovasi ini memajukan bidang ini menuju realisasi efisiensi energi, skala nano komputasi dengan kekuatan komputasi yang tak tertandingi.
Rincian temuan mereka dipublikasikan di npj spintronik pada tanggal 1 Maret 2024.
Mengejar Komputasi Seperti Otak
Otak adalah komputer tercanggih dan para ilmuwan terus berupaya menciptakan perangkat neuromorfik yang meniru kemampuan pemrosesan otak, konsumsi daya yang rendah, dan kemampuannya beradaptasi dengan jaringan saraf. Perkembangan komputasi neuromorfik bersifat revolusioner, memungkinkan para ilmuwan menjelajahi alam berskala nano, berkecepatan GHz, dengan konsumsi energi yang rendah.
Komputer reservoir fisik melakukan tugas untuk mengubah data masukan menjadi data keluaran, seperti prediksi deret waktu. Film tipis magnetik digunakan untuk bagian reservoir. Informasi masukan dibawa oleh gelombang putaran dan disebarkan ke simpul keluaran (ditunjukkan dalam silinder biru pada gambar bawah) yang sesuai dengan simpul-simpul dalam reservoir (ditunjukkan dengan warna kuning pada gambar atas). Kredit: Springer Nature Terbatas
Dalam beberapa tahun terakhir, banyak kemajuan dalam model komputasi yang terinspirasi oleh otak telah dicapai. Jaringan saraf tiruan ini telah menunjukkan kinerja luar biasa dalam berbagai tugas. Namun, teknologi saat ini berbasis perangkat lunak; kecepatan komputasi, ukuran, dan konsumsi energinya tetap dibatasi oleh sifat-sifat komputer listrik konvensional.
Mekanisme Komputasi Reservoir
RC bekerja melalui jaringan tetap yang dihasilkan secara acak yang disebut ‘reservoir’. Reservoir memungkinkan menghafal informasi masukan masa lalu dan transformasi nonliniernya. Karakteristik unik ini memungkinkan integrasi sistem fisik, seperti dinamika magnetisasi, untuk melakukan berbagai tugas untuk data sekuensial, seperti perkiraan deret waktu dan pengenalan suara.
Beberapa orang telah mengusulkan spintronik sebagai sarana untuk mewujudkan perangkat berkinerja tinggi. Namun perangkat yang diproduksi sejauh ini gagal memenuhi harapan. Secara khusus, mereka gagal mencapai kinerja tinggi pada skala nano dengan kecepatan GHz.
“Studi kami mengusulkan RC fisik yang memanfaatkan perambatan gelombang putaran,” kata Natsuhiko Yoshinaga, salah satu penulis makalah dan profesor di Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR). “Kerangka teoritis yang kami kembangkan menggunakan fungsi respons yang menghubungkan sinyal input dengan propagasi dinamika putaran. Model teoretis ini menjelaskan mekanisme di balik kinerja tinggi spin wave RC, menyoroti hubungan penskalaan antara kecepatan gelombang dan ukuran sistem untuk mengoptimalkan efektivitas node virtual.”
Yang terpenting, Yoshinaga dan rekan-rekannya membantu memperjelas mekanisme komputasi reservoir berkinerja tinggi. Dalam melakukannya, mereka memanfaatkan berbagai subbidang, yaitu fisika benda terkondensasi dan pemodelan matematika.
“Dengan memanfaatkan sifat unik teknologi spintronics, kami berpotensi membuka jalan bagi era baru komputasi cerdas, membawa kami semakin dekat untuk mewujudkan perangkat fisik yang dapat digunakan dalam prakiraan cuaca dan pengenalan suara” tambah Yoshinaga.
Referensi: “Penskalaan universal antara kecepatan dan ukuran gelombang memungkinkan komputasi reservoir berkinerja tinggi berskala nano berdasarkan propagasi gelombang putaran” oleh Satoshi Iihama, Yuya Koike, Shigemi Mizukami dan Natsuhiko Yoshinaga, 30 Februari 2024, npj spintronik.
DOI: 10.1038/s44306-024-00008-5
