Calcolo basato sui magnoni: un cambiamento di paradigma?

- EN- DE- FR- IT
Dispositivo sperimentale che illustra il wafer YIG con strisce nanomagnetiche ©
Dispositivo sperimentale che illustra il wafer YIG con strisce nanomagnetiche © LMGN EPFL
Grazie a una scoperta nel campo della magnetica, gli scienziati dell’EPFL hanno inviato e memorizzato dati utilizzando onde magnetiche prive di carica, anziché i tradizionali flussi di elettroni. Questa scoperta potrebbe risolvere il dilemma delle tecnologie informatiche ad alto consumo energetico nell’era dei Big Data.

Come l’elettronica o la fotonica, la magnetica è un sottocampo dell’ingegneria che mira a far progredire la tecnologia dell’informazione in termini di velocità, architettura dei dispositivi e consumo energetico. Un magnone è la quantità specifica di energia necessaria per modificare la magnetizzazione di un materiale mediante un’eccitazione collettiva chiamata onda di spin (vedi sopra).

Grazie alla loro interazione con i campi magnetici, i magnoni possono essere utilizzati per codificare e trasportare dati senza flusso di elettroni, il che comporta una perdita di energia attraverso il riscaldamento (detto riscaldamento Joule) del conduttore utilizzato. Come spiega Dirk Grundler, responsabile del Laboratory for Magnetic Nanostructured and Magnonic Materials (LMGN) della Facoltà di Ingegneria, le perdite di energia sono un ostacolo sempre più significativo per l’elettronica, dato che la velocità dei dati e i requisiti di memorizzazione aumentano.

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, l’uso delle tecnologie informatiche è aumentato a tal punto che il consumo di energia minaccia il loro sviluppo", afferma Dirk Grundler. L’architettura tradizionale dei computer, che separa processori e memoria, rappresenta un problema importante. Le conversioni di segnale necessarie per trasferire i dati tra i diversi componenti rallentano i calcoli e sprecano energia".

Questa inefficienza, nota come memory wall o collo di bottiglia di von Neumann, ha spinto gli scienziati a trovare nuove architetture di computer in grado di soddisfare meglio le esigenze dei Big Data. Oggi Dirk Grundler ritiene che il suo laboratorio possa aver fatto un passo avanti.

Durante l’esecuzione di ulteriori esperimenti su un wafer commerciale di isolante ferrimagnetico, l’Yttrium Iron Garnet (YIG), che presenta strisce nanomagnetiche sulla sua superficie, lo studente di dottorato LMGN Korbinian Baumgaertl ha avuto l’idea di sviluppare dispositivi nanomagnetici YIG progettati con precisione. Con il supporto del Centre for MicroNanoTechnology, Korbinian Baumgaertl è riuscito a eccitare le onde di spin nell’YIG a frequenze specifiche di gigahertz utilizzando segnali a radiofrequenza e, soprattutto, a invertire la magnetizzazione dei nanomagneti superficiali.

"I due possibili orientamenti di questi nanomagneti rappresentano gli stati magnetici 0 e 1, il che rende possibile la codifica e la memorizzazione di informazioni digitali", spiega Dirk Grundler.

Verso l’in-memory computing

Gli scienziati hanno fatto la loro scoperta utilizzando un analizzatore di rete vettoriale convenzionale, che ha inviato un’onda di spin attraverso il dispositivo nanomagnetico YIG. L’inversione del nanomagnete avviene solo quando l’onda di spin raggiunge una certa ampiezza e può essere utilizzata per scrivere e leggere dati.

"Ora possiamo dimostrare che le onde che utilizziamo per l’elaborazione dei dati possono essere usate per modificare le nanostrutture magnetiche. In questo modo abbiamo una memorizzazione magnetica non volatile nello stesso sistema", spiega Dirk Grundler, che sottolinea come il termine "non volatile" si riferisca alla memorizzazione stabile dei dati per lunghi periodi di tempo senza consumo di energia aggiuntiva.


È questa capacità di elaborare e memorizzare i dati nello stesso luogo che conferisce a questa tecnica il potenziale per cambiare l’attuale paradigma dell’architettura dei computer, ponendo fine alla separazione, ad alto consumo energetico, tra processori e memoria di archiviazione e realizzando quello che viene chiamato in-memory computing.

Ottimizzazione all’ orizzonte

Korbinian Baumgaertl e Dirk Grundler hanno pubblicato questi risultati rivoluzionari sulla rivista Nature Communications e il team LMGN sta già lavorando per ottimizzare il loro approccio.

"Ora che abbiamo dimostrato che le onde di spin possono scrivere dati facendo passare i nanomagneti dallo stato 0 allo stato 1, dobbiamo lavorare su un processo per farli tornare dallo stato 1 allo stato 0. Questo si chiama commutazione", spiega Dirk Grundler.

Egli osserva inoltre che, in teoria, l’approccio magnonico potrebbe gestire dati nella gamma dei terahertz dello spettro elettromagnetico (per fare un confronto, i computer attuali operano nella più lenta gamma dei gigahertz). Tuttavia, non è ancora stato dimostrato sperimentalmente.

"Questa tecnologia promette molto bene per un’informatica più sostenibile. Con questa pubblicazione, speriamo di rafforzare l’interesse per l’informatica basata sulle onde e di attirare un maggior numero di giovani scienziati verso il fiorente campo della magnetica".

Riferimenti

Immagine: onda di spin visualizzata da S. Watanabe e M. Hamdi con Mayavi (P. Ramachandran & G. Varoquaux, Computing in Science & Engineering 13, 40 (2011))

Baumgaertl, K., Grundler, D. L’inversione di nanomagneti mediante magnoni propaganti in granato di ittrio ferro ferrimagnetico consente una memoria magnetica non volatile. Nat Commun 14, 1490 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467­’023 -37078-8