Đột phá AI: Mạng lưới 105.000 bộ dao động nano đồng bộ chỉ trong 45 nano giây

Theo tin từ IT ngày 17 tháng 7, trang tin công nghệ Business Standard đã đăng tải bài viết vào ngày 14 tháng 7, báo cáo rằng một nhóm nghiên cứu đã chứng minh thông qua thực nghiệm về mạng lưới đồng bộ các bộ dao động từ tính quy mô nano lớn nhất thế giới, có khả năng đồng bộ hóa 105.000 bộ dao động nano trong vòng 45 nano giây.

Chú thích của IT: Bộ dao động nano là một loại thiết bị vi sóng/quang học mới, sử dụng các hiệu ứng vật lý ở quy mô nano để tạo ra sóng điện từ hoặc sóng ánh sáng tần số cao. Trong đó, phổ biến và được nghiên cứu rộng rãi nhất là bộ dao động nano mô-men xoắn chuyển dịch spin (STNO), sử dụng hiệu ứng spin Hall để điều khiển sự dao động của mô-men từ và xuất ra tín hiệu vi sóng.

Nghiên cứu này được xác thực bởi sự hợp tác giữa Đại học Gothenburg, Viện Công nghệ Ấn Độ Bhubaneswar và Đại học Tohoku (Nhật Bản), kết quả liên quan đã được công bố trên tạp chí Nature Nanotechnology.

Theo mô tả trong bài báo, các bộ dao động trong mạng lưới này có chiều rộng từ 10~20 nano mét và có thể tự động chuyển sang trạng thái đồng bộ trong vòng 45 nano giây. Nghiên cứu cho biết điều này chứng tỏ các mạng lưới spintronic quy mô cực lớn có thể duy trì hoạt động kết hợp và có khả năng mở rộng hơn nữa.

Nghiên cứu sử dụng công nghệ vi sóng và kỹ thuật hiển vi quang học để quan sát trực tiếp quá trình đồng bộ hóa, bao gồm quang phổ vi sóng và kỹ thuật hiển vi tán xạ Brillouin phân giải thời gian.

Kết quả đo lường cho thấy, với 100 bộ dao động, thời gian đồng bộ là 10 nano giây; trong khi đó, khi mở rộng lên 105.000 bộ dao động, thời gian đồng bộ chỉ tăng lên khoảng 45 nano giây.

Nghiên cứu cũng cho biết, quy mô mảng bộ dao động được trình diễn công khai trước đây cao nhất là 64 đơn vị, trong khi quy mô mạng lưới đồng bộ lần này đã mở rộng gần 1.000 lần so với các hệ thống spintronic kết hợp trước đây.

Các nhà nghiên cứu cho biết, loại mảng này có thể đóng vai trò là nền tảng phần cứng cho Ising machine (máy Ising) và reservoir computing (tính toán hồ chứa), với tần số hoạt động có thể đạt tới hàng chục GHz.

Các nhà nghiên cứu nhận định rằng sự tăng trưởng của trí tuệ nhân tạo đang đẩy nhu cầu tính toán lên cao, đồng thời làm trầm trọng thêm những hạn chế về tiêu thụ điện năng và tản nhiệt của phần cứng dựa trên silicon truyền thống. Bài báo đề cập rằng các mảng đồng bộ loại này sở hữu phản ứng nhất thời phi tuyến tính, bộ nhớ ngắn hạn và các đặc tính đa chiều, trong tương lai có thể mã hóa đầu vào theo trình tự thông qua dòng điện điều khiển hoặc từ trường.

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo, tất cả các bài viết của IT đều bao gồm tuyên bố này.