Ssylka

Как управлять временем: Спин-волновое синхронное взаимодействие наноосцилляторов

Как добиться идеальной синхронности в микромире, где правят электроны и спины? Ученые из Университета Гётеборга, совместно с коллегами из Университета Тохоку, нашли ответ, применив распространяющиеся спиновые волны для управления взаимодействием между наноосцилляторами Холла спина (SHNO). Это прорывное исследование открывает путь к созданию принципиально новых спинтронных устройств и даже нейроморфных компьютеров.
Как управлять временем: Спин-волновое синхронное взаимодействие наноосцилляторов
Изображение носит иллюстративный характер

SHNO – это миниатюрные спинтронные устройства, способные преобразовывать постоянный электрический ток в высокочастотные микроволновые сигналы. Их работа основана на самоподдерживающихся спиновых волновых автоколебаниях, то есть им не требуется периодическое внешнее воздействие для генерации колебаний. Эти наноскопические осцилляторы, достигающие размеров всего в 10 нанометров, обладают выраженной частотной нелинейностью. В прошлом, исследователям удалось синхронизировать SHNO в одномерных цепочках и двумерных массивах, но теперь открывается новая глава в управлении их взаимодействием.

Традиционные методы ограничивали синхронизацию SHNO взаимодействием между ближайшими соседними элементами. Однако, используя распространяющиеся спиновые волны – волны спиновой ориентации, движущиеся сквозь материал, а не ограниченные областью автоколебаний – ученые добились совершенно иного уровня контроля. Эти волны позволяют передавать информацию о фазе и амплитуде между SHNO, обеспечивая их взаимную синхронизацию, то есть точную настройку времени и фазы колебаний между ними. Это открывает возможность для долгого, «один-к-одному» взаимодействия, преодолевая ограничения прежних подходов.

Исследование под руководством профессора Йохана Окермана и при участии Акаша Кумара, Авинаша Кумара Чаурасии и Виктора Гонсалеса, продемонстрировало не только возможность синхронизации SHNO с использованием спиновых волн, но и возможность управлять этой синхронизацией с помощью напряжения. Это открывает огромные перспективы для создания принципиально новых спинтронных устройств, в которых время и фаза колебаний можно будет точно регулировать.

В экспериментах были созданы устройства с двумя SHNO, в которых контролировалась магнитная анизотропия и расстояние между осцилляторами. Электрические измерения с использованием спектральной плотности мощности и фазово-разрешенная микроскопия рассеяния света Бриллюэна (μ-BLS) позволили исследователям детально проанализировать процессы синхронизации. Полученные результаты были дополнительно подтверждены с помощью микромагнитных симуляций, что подчеркивает точность и достоверность исследования.

Исследователи использовали тонкие пленки W/CoFeB/MgO в устройствах SHNO. Работа, опубликованная в журнале Nature Physics, является кульминацией двух десятилетий работы исследовательской группы прикладной спинтроники над спинтронными осцилляторами.

Важно отметить, что это исследование не просто расширяет возможности синхронизации SHNO. Оно демонстрирует возможность передачи фазовой информации с помощью спиновых волн, что не было достигнуто в предыдущих работах. Успешно продемонстрированная фазово-настраиваемая взаимная синхронизация, подтвержденная как электрическими измерениями, так и микроскопией, открывает новые перспективы для использования SHNO в различных приложениях.

В частности, такое управление фазой и синхронизацией SHNO может иметь огромное значение для нейроморфных вычислений, где обработка информации основана на моделировании работы биологического мозга. Кроме того, синхронизированные SHNO могут стать основой для создания машин Изинга, специализированных устройств для решения задач комбинаторной оптимизации, которые имеют применения в различных областях, от логистики и финансов до разработки новых материалов.

В будущем планируется масштабировать систему для включения множества SHNO и использовать напряжение для управления связью. Это позволит полностью реализовать потенциал SHNO для решения сложных задач оптимизации и вычислений в реальном мире. Исследование является значительным шагом вперед в разработке спинтронных технологий и открывает новые горизонты для применения SHNO в телекоммуникациях, нейроморфных вычислениях и других передовых областях.


Новое на сайте

17902Lufthansa заменит 4000 административных сотрудников искусственным интеллектом 17901Каков истинный срок годности генетической информации? 17900Сможет ли закон догнать искусственный интеллект, предлагающий психотерапию? 17899Цепная реакция заражения листерией из-за одного поставщика 17898Холодный расчет: как современная наука изменила правила стирки 17897Деревянная начинка: массовый отзыв корн-догов из-за угрозы травм 17896Случайное открытие, спасшее 500 миллионов жизней 17895Мастерство мобильной съемки: полное руководство по камере iPhone 17894Что мог рассказать личный набор инструментов охотника эпохи палеолита? 17893Почему крупнейшая звездная колыбель млечного пути производит непропорционально много... 17892Обречены ли мы есть инжир с мертвыми осами внутри? 17891Почему AI-помощникам выгодно лгать, а не признавать незнание? 17890Является ли творчество искусственного интеллекта предсказуемым недостатком? 17889Как каланы цепляются за надежду? 17888Расшифрованный код древнего Египта