Investigadores de la Universidad Johannes Gutenberg de Mainz (JGU) han logrado ampliar el marco informático del reservorio browniano registrando los gestos de las manos y transmitiéndolos a un sistema que luego utiliza Skymans para detectar estos gestos individuales. Grischa Beneke, miembro del grupo de investigación del Prof. Mathias Kläui en el Instituto de Física JGU, dijo: “Quedamos muy impresionados al ver que nuestro enfoque y concepto de hardware funcionaba tan bien, y el software energético incluso mejor que las soluciones que utilizan neurología”. redes.” . Junto con otros físicos experimentales y teóricos, Benecke pudo demostrar que los gestos simples de las manos podían reconocerse con una precisión relativamente alta utilizando la computación de reservorio browniano.
La informática de yacimientos no requiere esfuerzos de formación y reduce el consumo de energía.
Los sistemas informáticos de reservorios son similares a las redes neuronales artificiales. Su ventaja es que no requieren una formación exhaustiva, lo que reduce su consumo total de energía. “Todo lo que tenemos que hacer es entrenar un mecanismo de salida simple para mapear el resultado”, explicó Beineke. Los procesos informáticos exactos son oscuros y no son importantes en detalle. Este sistema se puede comparar con un estanque al que se arrojan piedras, creando un complejo patrón de ondas en la superficie. De la misma manera que las ondas indican el número y la posición de las piedras lanzadas, el mecanismo de salida del sistema proporciona información sobre la entrada real.
En su último artículo publicado recientemente Comunicaciones de la naturalezalos investigadores describen cómo registraron gestos simples con las manos, como deslizar el dedo hacia la izquierda o hacia la derecha, con un radar Doppler de rango, equipado con dos sensores de radar de Infineon Technologies. Luego, los datos del radar se convierten en los voltajes correspondientes y se introducen en el depósito, que en este caso consiste en una pila de películas delgadas de varias capas de diferentes materiales en un triángulo con contactos en cada una de sus esquinas. Los dos contactos proporcionan voltaje, lo que hace que el skyrman se mueva dentro del triángulo. “A partir de las señales detectamos movimientos complejos”, explica Grischa Beneke. “Estos movimientos del skyrman nos permiten estimar los movimientos que ha registrado el sistema de radar”. Los Skyrim son esferas magnéticas grises que se considera que tienen un gran potencial para su uso como portadores de información en dispositivos informáticos no convencionales y en dispositivos avanzados de almacenamiento de datos. “Los Skyrmions son realmente sorprendentes. Hasta ahora sólo los considerábamos candidatos para el almacenamiento de datos, pero también tienen un gran potencial para aplicaciones en informática junto con sistemas de sensores”, afirma el profesor Mathias Kläui de este campo de investigación en la JGU. un supervisor.
Una comparación de los resultados obtenidos utilizando la computación de yacimientos brownianos con los resultados registrados utilizando el enfoque basado en software muestra que la precisión de la identificación del indicador es la misma o incluso mejor en el caso de la computación de yacimientos brownianos. La ventaja de combinar la computación de yacimientos con el concepto de computación browniana es que los skyrmions son libres de realizar movimientos aleatorios porque las diferencias locales en las propiedades magnéticas tienen poco efecto sobre cómo reaccionan. Esto significa que los skyrmions, a diferencia de cómo reaccionan normalmente, se pueden mover con sólo una corriente muy pequeña, lo que es significativamente más eficiente desde el punto de vista energético que un enfoque de software. Muestra mejoras. Como los datos recopilados por el radar Doppler y la dinámica interna del yacimiento operan en escalas de tiempo similares, los datos de los sensores se pueden inyectar directamente en el yacimiento. La escala de tiempo del sistema se puede adaptar para resolver una variedad de otros problemas.
Los investigadores concluyeron en su artículo que “encontramos que los datos de radar de varios gestos de las manos se detectaron en nuestro depósito de hardware con una fidelidad al menos tan buena como la de las redes neuronales basadas en software de última generación”. como el enfoque de trabajo.” Comunicaciones de la naturaleza. Según Beineke, que actualmente utiliza un microscopio magnetoóptico de efecto Kerr (MOKE), deberían ser posibles mejoras adicionales en el proceso de lectura. En su lugar, utilizar uniones de túnel magnético puede ayudar a reducir el tamaño de todo el sistema. Ya se están simulando las señales proporcionadas por las uniones de túneles magnéticos para indicar el potencial del yacimiento.
