Till startsida
Webbkarta
Till innehåll Läs mer om hur kakor används på gu.se

Populärvetenskaplig beskrivning

Byggstenar för nästa generations ultrasnabba spinnvågsbaserade databeräkningar

Spinntroniken är en grundpelare i vårt moderna samhälle som vilar på informations- och kommunikationsteknik. Den möjliggör att hårdiskarnas lagringskapacitet ständigt ökar och detta utgör i sin tur själva fundamentet för informationslagring och databeräkningar i molnet samt även datalagring på konsumenternas egna hemdatorer. Målet med den forskning som vi bedriver är att skapa de byggstenar som behövs för att realisera framtidens databehandling och logiska komponenter, vilka är baserade på spinnvågor. Mer specifikt, spinnvridmomentseffekten kommer att utnyttjas för att generera och manipulera spinnvågor, något som är allmänt känt som vetenskapsområdet magnonik.

De individuella elementen, eller noderna, kommer att baseras på icke-linjära enheter som benämns spinntronikoscillatorer och som kan generera nanoskopiska spinnvågor. Det ultimata målet med vågbaserade beräkningsprotokoll är att till slut kunna ersätta elektroniska laddningsbärare med amplituden, frekvensen och fasen hos en våg.

Detta öppnar upp för en mängd nya icke-booleska beräkningsprotokoll som till och med kan efterlikna komplexiteten och funktionaliteten hos den mänskliga hjärnan, de kallas neuromorfiska beräkningar. Det är rent av så att om spinnvågor, genererade av spinntronikoscillatorer, utnyttjas på rätt sätt så är de, som opererar på nanometerskalan och vid GHz-frekvenser, eventuellt mer skalbara och lovande än biologiska neuroner som opererar på millimeterskalan och vid ett tiotal Hz. Neuroner kan liknas vid icke-linjära oscillatorer som justerar sin rytm i respons till ett externt stimuli.

I hjärnan formar de ett nätverk av kopplade oscillatorer där kopplingen förmedlas av synapser. Detta står i analogi med det vi observerar i våra syntetiska spinntronikoscillatorer, såsom att neurala strukturer kan självsynkronisera. Nya framsteg inom neurovetenskapen visar att synkronisering av neuroner spelar en nyckelroll för associativa minnen.

Associativa minnen skiljer sig från traditionella minnen genom att de kan återskapa information från brusig eller ofullständig data. Associativa minnen är också viktiga för mönsterigenkänning och klassificering. Deras inneboende nanoskopiska dimensioner och stora icke-linjäritet motiverar användandet av synkroniserade spinnvridmomentsoscillatorer i tillämpningar av artificiella associationsminnen.

Vi har även studier på gång som kommer att fokusera på att utforska sfären av ultrasnabb spintronik såsom en väg framåt för magnonikvetenskapen, från den nuvarande relativt sävliga GHz- till det mycket snabbare THz-området.

Sidansvarig: Johan Åkerman|Sidan uppdaterades: 2015-11-18
Dela:

På Göteborgs universitet använder vi kakor (cookies) för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder kakor.  Vad är kakor?