🌡️ Explorar o ruído como recurso de computação 'gratuita' para a inteligência artificial

Publicado por Adrien,
Fonte: CEA IRIG
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Na era em que o crescimento fulgurante da inteligência artificial é acompanhado por custos energéticos exponencialmente crescentes, uma abordagem promissora consiste em explorar o ruído térmico à temperatura ambiente como recurso de computação ultraeficiente.

Esta estratégia, que a biologia parece já explorar no cérebro — onde o ruído ajudaria os neurônios a explorar e decidir — incentivou os pesquisadores a conceber nano-componentes ruidosos capazes de emular neurônios dentro de chips eletrônicos dedicados ao cálculo. Para isso, foram desenvolvidos nano-neurônios do tipo memória magnética: as junções de tunelamento superparamagnéticas (SMTJs).


© CEA

As SMTJs são constituídas por uma camada magnética livre e uma camada magnética fixa, separadas por um isolante. A orientação relativa da magnetização nessas camadas, paralela ou antiparalela, corresponde a dois estados metaestáveis separados por uma barreira de energia.

Neste estudo, o design específico permite que as SMTJs sejam muito sensíveis ao ruído térmico ambiente, ao contrário das aplicações habituais (memórias e sensores). De fato, simples flutuações térmicas podem inverter aleatoriamente a magnetização da camada livre. Assim, essas SMTJs reagem como neurônios estocásticos binários cuja vantagem é consumir muito pouca energia. Quanto menor o tempo médio de espera entre as inversões magnéticas, maior a velocidade de computação.

Uma equipe do CEA-Irig/SPINTEC demonstrou experimentalmente tempos de espera entre inversões de magnetização em junções de tunelamento superparamagnéticas com magnetização perpendicular e miniaturizadas a 50 nm de diâmetro, puramente induzidos por flutuações térmicas. A medição requer correntes muito baixas, permitindo observar as mudanças de orientação da camada magnética livre na escala de alguns nanossegundos, uma escala de tempo até agora nunca observada nesses sistemas.


(a) Esquema de uma junção de tunelamento magnético. A camada livre pode ser paralela (P) à camada fixa (verde), ou antiparalela (AP) (violeta).
(b) Evolução temporal da tensão em uma SMTJ mostrando os tempos de espera entre inversões na escala de alguns nanossegundos entre os estados P (-2 mV) e AP (+2 mV).
(c) Esquema da paisagem energética associada à inversão de magnetização.
© CEA

Os tempos médios de espera assim medidos são muito inferiores às previsões dos modelos habituais, o que os pesquisadores interpretam teoricamente por uma contribuição importante da entropia, aumentando a probabilidade de ultrapassar a barreira de energia que separa os estados magnéticos da SMTJ. A entropia traduz o número de configurações magnéticas acessíveis pelo sistema.

Nas SMTJs com magnetização perpendicular, os estados intermediários onde a magnetização muda gradualmente da orientação paralela para a orientação antiparalela (e vice-versa) são numerosos. Isso contribui para uma ampla entropia, aumentando o número de diferentes maneiras de transicionar entre os estados.

Sob o efeito da única energia térmica, junções de tunelamento magnético perpendiculares com diâmetro de apenas algumas dezenas de nanômetros, alternam aleatoriamente de um estado para outro, com tempos médios de espera ultracurtos, da ordem do nanossegundo.

Ao capitalizar essas flutuações como mecanismo de inversão de magnetização, este trabalho abre caminho para a implementação de elementos estocásticos para a computação neuromórfica de consumo energético muito baixo.
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