日本國筑波市, 2023年10月3日 — 來自材料納米系統研究中心(MANA)的研究人員首次實驗證明了基於自旋波干涉的物理儲存器計算系統。
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新技術正在塑造現代世界,並且人工智能(AI)系統預計將在這一轉型中發揮重要作用。因此,對體積小、功耗低且計算性能高的AI設備的需求正在迅速增長。近年來,依靠物理系統高效處理信息的物理儲存器計算已經成為一種有前途的普適AI實現技術。要使物理系統適合儲存器計算,它必須具有非線性、短期記憶和高維映射的能力。值得注意的是,鐵磁材料中的自旋波干涉滿足所有三個標準,被認為是高效儲存器計算的有前途候選者。然而,目前為止它的實驗實現仍然是一個難題。
現在,MANA主任研究員Kazuya Terabe領導的研究小組首次在實驗中證明了基於多檢測非線性自旋波干涉的儲存器計算系統。他們的研究涉及第一作者Wataru Namiki博士和通訊作者Takashi Tsuchiya博士。
該團隊利用了一個具有多天線的釔鐵石榴石單晶體,激發和檢測多個自旋波。物理儲存器計算系統在手寫數字識別任務、二階非線性動力學任務和非線性自回歸移動平均(NARMA)方面表現出色;具體而言,手寫數字識別的最高測試準確率為89.6%,非線性動力學任務和NARMA2的歸一化均方誤差(MSE)分別為8.37 x 10的負5次方和1.81 x 10的負2次方。值得注意的是,這些MSE是任何實驗物理儲存器報告的最佳數字。
“高性能可以歸因於多檢測混沌自旋波干涉系統的高非線性和大記憶容量。因此,它可以促進具有實際應用的集成物理儲存器系統的實現,”Tsuchiya博士總結道。
研究亮點第85期
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MANA研究亮點
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