Крошечные магнитные вихри могли бы трансформировать память в высокопроизводительных компьютерах.
Магниты генерируют невидимые поля, которые притягивают определенные материалы. Распространенный пример - магниты на холодильник. Гораздо важнее для нашей повседневной жизни то, что магниты также могут хранить данные в компьютерах. Используя направление магнитного поля (скажем, вверх или вниз), микроскопические стержневые магниты, каждый из которых может хранить один бит памяти в виде нуля или единицы - на языке компьютеров.
Ученые из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) хотят заменить стержневые магниты крошечными магнитными вихрями. Такие крошечные, как миллиардные доли метра, вихри называются скирмионами, которые образуются в определенных магнитных материалах. Однажды они могут привести к появлению нового поколения микроэлектроники для хранения данных в высокопроизводительных компьютерах.
"Стержневые магниты в компьютерной памяти похожи на шнурки, завязанные одним узлом; чтобы развязать их, почти не требуется энергии", - сказал Артур Маккрей, аспирант Северо-Западного университета, работающий в отделе материаловедения Аргонны (MSD). И любые стержневые магниты, неисправные из-за какого-либо сбоя, повлияют на другие.
"Напротив, скирмионы похожи на шнурки, завязанные двойным узлом. Независимо от того, как сильно вы тянете за прядь, шнурки остаются завязанными." Таким образом, скирмионы чрезвычайно устойчивы к любым разрушениям. Еще одной важной особенностью является то, что ученые могут контролировать их поведение, изменяя температуру или применяя электрический ток.
Ученым еще многое предстоит узнать о поведении скирмионов в различных условиях. Чтобы изучить их, команда под руководством Аргонна разработала программу искусственного интеллекта (ИИ), которая работает с мощным электронным микроскопом в Центре наноразмерных материалов (CNM), пользовательском центре Министерства образования и науки в Аргонне. Микроскоп может визуализировать скирмионы в образцах при очень низких температурах.
Магнитный материал команды представляет собой смесь железа, германия и теллура. По структуре этот материал похож на стопку бумаги со множеством листов. Стопка таких листов содержит много скирмионов, и один лист может быть очищен сверху и проанализирован на таких установках, как CNM.
"Электронный микроскоп CNM в сочетании с формой искусственного интеллекта, называемой машинным обучением, позволил нам визуализировать листы skyrmion и их поведение при различных температурах", - сказал Юэ Ли, аспирант MSD.
"Нашим самым интригующим открытием было то, что скирмионы расположены в строго упорядоченном порядке при температуре минус 60 градусов по Фаренгейту и выше", - сказал Чарудатта Фатак, специалист по материалам и руководитель группы в MSD. ?"Но по мере охлаждения образца расположение скирмионов меняется". Подобно пузырькам в пивной пене, некоторые скирмионы становились больше, некоторые меньше, некоторые сливались, а некоторые исчезали.
При температуре минус 270 слой достиг состояния почти полного беспорядка, но порядок вернулся, когда температура вернулась к минус 60. Этот переход порядок-беспорядок с изменением температуры может быть использован в будущей микроэлектронике для хранения данных в памяти.
"По нашим оценкам, энергоэффективность skyrmion может быть в 100-1000 раз выше, чем текущая память в высокопроизводительных компьютерах, используемых в исследованиях", - сказал Маккрей.
Энергоэффективность имеет важное значение для следующего поколения микроэлектроники. На долю современной микроэлектроники уже приходится примерно 10% мирового производства электроэнергии. И это число может удвоиться к 2030 году. Необходимо найти более энергоэффективную электронику.
"Нам предстоит пройти долгий путь, прежде чем скирмионы найдут свой путь в любую будущую компьютерную память с низким энергопотреблением", - сказал Фатак. ?"Тем не менее, такой радикально новый подход к микроэлектронике является ключом к устройствам следующего поколения".
Это исследование было поддержано Управлением фундаментальных энергетических наук Министерства энергетики США. Программа машинного обучения команды была запущена на суперкомпьютерных ресурсах в Argonne Leadership Computing Facility, пользовательском центре Министерства образования и науки США.
Это исследование появилось в журнале Nano Letters. В дополнение к Фатаку, Ли и Маккрею, авторы из Аргонна включают Аманду К. Петфорд-Лонг, Дэниел П. Фелан и Сюэдан М.А. Среди других авторов - Рабиндра Баснет, Кришна Пандей и Джин Ху из Университета Арканзаса.
Комментарии