Las redes neuronales son algunas de las herramientas más importantes de la inteligencia artificial (IA):imitan el funcionamiento del cerebro humano y pueden reconocer textos de forma fiable. lenguaje e imágenes, para nombrar sólo unos pocos. Hasta aquí, se ejecutan en procesadores tradicionales en forma de software adaptativo, pero los expertos están trabajando en un concepto alternativo, la 'computadora neuromórfica'. En este caso, Los puntos de conmutación del cerebro, las neuronas, no se simulan mediante software, sino que se reconstruyen en componentes de hardware. Un equipo de investigadores del Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) ha demostrado ahora un nuevo enfoque para dicho hardware:ondas magnéticas dirigidas que se generan y dividen en obleas del tamaño de un micrómetro. Mirando hacia el futuro, esto podría significar que las tareas de optimización y el reconocimiento de patrones podrían completarse más rápido y con mayor eficiencia energética. Los investigadores han presentado sus resultados en la revista Cartas de revisión física .

El equipo basó sus investigaciones en un pequeño disco del material magnético hierro níquel, con un diámetro de unos pocos micrómetros de ancho. Se coloca un anillo de oro alrededor de este disco:cuando una corriente alterna en el rango de gigahercios fluye a través de él, emite microondas que excitan las llamadas ondas de giro en el disco. "Los electrones en el níquel de hierro exhiben un giro, una especie de remolino en el lugar más bien como una peonza, "Helmut Schultheiß, jefe del grupo Emmy Noether "Magnonics" en HZDR, explica. "Usamos los impulsos de microondas para desviar ligeramente la parte superior del electrón". Luego, los electrones transmiten esta perturbación a sus respectivos vecinos, lo que provoca que una onda de giro atraviese el material. La información se puede transportar de manera altamente eficiente de esta manera sin tener que mover los propios electrones, que es lo que ocurre en los chips de computadora de hoy.

En 2019, el grupo Schultheiß descubrió algo notable:en determinadas circunstancias, la onda de giro generada en el vórtice magnético se puede dividir en dos ondas, cada uno con una frecuencia reducida. "Los llamados efectos no lineales son responsables de esto, ", explica el colega de Schultheiß, Lukas Körber." Sólo se activan cuando la potencia de microondas irradiada cruza un cierto umbral ". Tal comportamiento sugiere que las ondas de espín son candidatas prometedoras para neuronas artificiales porque hay un paralelo asombroso con el funcionamiento del cerebro:estas neuronas también sólo se dispara cuando se ha cruzado un cierto umbral de estímulo.

Señuelo de microondas

En primer lugar, sin embargo, los científicos no pudieron controlar la división de la onda de giro con mucha precisión. Körber explica por qué:"Cuando enviamos el microondas al disco, hubo un lapso de tiempo antes de que la onda de giro se dividiera en dos nuevas ondas. Y esto fue difícil de controlar ". el equipo tuvo que pensar en una forma de solucionar el problema, que ahora han descrito en Cartas de revisión física :Además del anillo de oro, una pequeña banda magnética se adjunta cerca de la oblea magnética. Una señal de microondas corta genera una onda de giro en esta tira que puede interactuar con la onda de giro en la oblea y, por lo tanto, actuar como una especie de señuelo. La onda de giro en la tira hace que la onda de la oblea se divida más rápido. "Una señal adicional muy corta es suficiente para que la división ocurra más rápido, "Explica Körber." Esto significa que ahora podemos activar el proceso y controlar el tiempo de espera ".

Lo que también significa que, en principio, Se ha comprobado que las obleas de ondas de espín son adecuadas para las neuronas de hardware artificiales:cambian de manera similar a las células nerviosas del cerebro y pueden controlarse directamente. "Lo siguiente que queremos hacer es construir una pequeña red con nuestras neuronas de ondas de espín, Helmut Schultheiß anuncia:"Esta red neuromórfica debería realizar tareas sencillas, como reconocer patrones sencillos".

Reconocimiento facial y optimización del tráfico El reconocimiento de patrones es una de las principales aplicaciones de la IA. Reconocimiento facial en un teléfono inteligente, por ejemplo, obvia la necesidad de una contraseña. Para que funcione, una red neuronal debe estar entrenada de antemano, lo que implica una enorme potencia informática y enormes cantidades de datos. Los fabricantes de teléfonos inteligentes transfieren esta red a un chip especial que luego se integra en el teléfono celular. Pero el chip tiene una debilidad. No es adaptativo, por lo que no puedo reconocer rostros con máscara, por ejemplo.

Una computadora neuromórfica, por otra parte, también podría lidiar con situaciones como esta:a diferencia de los chips convencionales, sus componentes no están cableados, sino que funcionan como las células nerviosas del cerebro. "Debido a esto, una computadora neuromórfica podría procesar grandes volúmenes de datos a la vez, como un ser humano, y con mucha eficiencia energética, "Schultheiß se entusiasma. Aparte del reconocimiento de patrones, El nuevo tipo de computadora también podría resultar útil en otro campo económicamente relevante:para tareas de optimización como los planificadores de rutas de teléfonos inteligentes de alta precisión.