Auf dem Weg zum magnonischen Transistor
Wechselseitig beeinflussende Magnonenströme könnten schnelle und effiziente elektronische Komponenten möglich machen.
Die Störung der lokalen magnetischen Ordnung kann sich in einem Material wie eine Welle ausbreiten. Die kleinste physikalische Einheit einer solchen Spinwelle ist das Magnon. Physiker der TU Kaiserslautern schlagen die Anwendung von Magnonen anstelle von Elektronen in der Informationsverarbeitung vor. Diese Technologie eröffnet den Zugang zu einer neuen Generation von Computern, bei denen Datenverarbeitung ohne die Bewegung realer Partikel wie eben Elektronen erfolgt. Dies geht mit einer Verminderung von Hitzeverlusten und folglich geringerem Energieverbrauch einher. Außerdem führen die besonderen Eigenschaften von Magnonen bei den neuen Datenverarbeitungskonzepten zu einer drastischen Zunahme von Geschwindigkeit und Effizienz.
Abb.: Schematischer Aufbau des Magnonentransistors: Der Fluss der Magnonen von der Transistor-Quelle zur Senke (blaue Kugeln) wird durch die Magnonen kontrolliert, die am Gatter eingebracht werden (rote Kugeln). (Bild: A. V. Chumak et al.).
In einer neuen Studie haben die Kaiserslauterer Wissenschaftler einen Transistor entwickelt, der einzig mit Magnonen funktioniert. Dieser Transistor wurde erstmalig vorgeschlagen, experimentell erforscht und als Prototyp vorgestellt. In dem Bauteil mit drei Anschlüssen ließ sich durch das Einbringen von Magnonen am Gatter die Dichte der Magnonen beim Fluss von der Quelle zur Senke auf ein Tausendstel reduzieren.
Die Wechselwirkung zwischen den beiden Magnonenströmen war so effizient wegen ihrer starken natürlichen Nichtlinearität. Dies konnten die Forscher durch die Verwendung eines künstlichen magnetischen Materials, eines magnonischen Kristalls, noch weiter verstärken. Das hier gezeigte physikalische Konzept der gegenseitigen Kontrolle von Magnonen könnte sich in der Zukunft bei der Entwicklung von magnetischen Prozessoren auf der Basis eines einzelnen Chips nutzen lassen. Mit einem solchen magnonischen System könnte man Datenmengen im Terabyte-Bereich verarbeiten.
TU Kaiserslautern / DE
