08.12.2022

Prototyp rechnet mit Skyrmionen

Brownsches Computing nutzt Wärmeenergie der Umgebung.

Ein Großteil der heutzutage genutzten Energie wird in Form elektrischen Stroms für die Verarbeitung und Speicherung von Daten und die entsprechenden Endgeräte verbraucht, wobei dieser Anteil zukünftig laut Prognosen noch weiter steigen wird. Neuartige Konzepte, wie neuromorphes Computing, nutzen energie­sparende Ansätze, um dieses Problem zu lösen. In einem Gemeinschafts­projekt von experimentellen und theoretischen Physikern der Johannes Gutenberg-Universität Mainz wurde ein solcher Ansatz jetzt im Rahmen eines ERC Synergy Grants umgesetzt: Brownsches Reservoir Computing. 

Abb.: Ein Skyrmion wird in einer dreieckigen Geometrie durch elektrische...
Abb.: Ein Skyrmion wird in einer dreieckigen Geometrie durch elektrische Ströme in Ecken gedrückt und von den Kanten der Geometrie abgestoßen. Die roten Potenziale reichen für Boolsche Logik­operationen aus. (Bild: K. Raab)

Brownsches Reservoir Computing ist eine Kombination von zwei unkonven­tionellen Computing-Methoden. Brownsches Computing nutzt aus, dass die Prozesse üblicherweise bei Raum­temperatur ablaufen und somit die Wärmeenergie der Umgebung verwendet werden kann. Dadurch wird Strom gespart. Die Wärme­energie äußert sich meist als zufällige Bewegung von Teilchen, welche Brownsche Bewegung genannt wird und somit der Namensgeber ist. Beim Reservoir Computing wird die komplexe Reaktion eines physi­kalischen Systems auf externe Anregungen ausgenutzt, um besonders ressourcen­effizient Daten zu verarbeiten. Der Großteil der Rechenarbeit wird dabei vom physikalischen System selbst geleistet, wofür keine zusätzliche Energie benötigt wird. Besonders beein­druckend ist hierbei auch, dass ein solcher Reservoir-Computer sehr einfach an diverse Aufgaben angepasst werden kann, da man das physi­kalische System nicht einstellen muss.

Wissenschaftlern um Mathias Kläui vom Institut für Physik ist es mithilfe von Johan Mentink von der niederländischen Radboud-Universität Nijmegen nun gelungen, einen Prototyp zu entwickeln, der diese beiden Computing-Methoden verbindet. Der Prototyp ist in der Lage, Boolsche Logik­operationen durchzuführen, die als Standard­tests für Reservoir Computing genutzt werden können. Als physika­lisches System wurden hierbei die in metallenen Dünnschichten vorkommenden magnetischen Skyrmionen gewählt. Diese magnetischen Wirbel verhalten sich wie Teilchen und lassen sich durch elektrische Ströme bewegen. Das Verhalten der Skyrmionen wird dabei nicht nur durch den angelegten Strom, sondern auch durch deren Brownsche Bewegung geprägt. Letzteres kann zu einer hohen Energie­einsparung führen, da die Brownsche Bewegung der Skyrmionen den Computer nach jeder Operation auto­matisch zurücksetzt und für die nächste Rechnung vorbereitet.

Obwohl es in den letzten Jahren viele theoretische Konzepte für Skyrmion-basiertes Reservoir Computing gab, hat erst die Kombination mit dem Brownschen Computing-Konzept dazu geführt, dass die Mainzer Wissen­schaftler den ersten funktions­fähigen Prototyp entwickeln konnten. „Der Prototyp ist litho­graphisch einfach herzustellen und kann hypothetisch auf Nanometer-Größe verkleinert werden“, so Experimental­physiker Klaus Raab. „Diesen Erfolg verdanken wir der ausgez­eichneten Zusammenarbeit zwischen experimenteller und theo­retischer Physik hier in Mainz“, sagt der theoretische Physiker Maarten Brems. Projekt­leiter Mathias Kläui ergänzt: „Ich freue mich, dass die Unterstützung durch einen Synergy Grant des European Research Council die Zusammen­arbeit mit hervorragenden Kollegen aus der theoretischen Physik in Nijmegen möglich gemacht hat, woraus dann unsere gemeinsame Arbeit entstanden ist. Ich sehe großes Potenzial in unkonventionellem Rechnen, was hier in Mainz auch hervor­ragend durch die Carl-Zeiss-Stiftung im Projekt Emergent Algorithmic Intelligence gefördert wird.“

JGU Mainz / JOL

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