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横滨国立大学开发自旋波储层芯片 有望用于自动驾驶

与其他人工神经网络相比,储层计算(RC)具有一定的优势,包括使该技术得名的储层。储层的作用主要是对输入数据进行更快速有效的非线性转换。而自旋波是由磁相互作用引起的波状扰动传播,可以穿过材料,这些激发态通过电子自旋驱动。

通过利用电自由度和自旋自由度之间的耦合,自旋波储层芯片为电-自旋转换提供了新平台。这些设备中包含物理储层,其作为非线性模拟元件,能够将电信号转换为相应的自旋波表示,从而提高学习精度和短期记忆任务。该技术有望投入生物医学成像和自动驾驶汽车技术等实际应用,并产生巨大的影响。

据外媒报道,在发表在期刊《物理评论应用(Physical Review Applied)》上的一项研究中,横滨国立大学(Yokohama National University)的研究团队设计了这种设备,以便检测来自三个球形波激发的表面模式自旋波的信号。所开发自旋波储层装置提供的结果表明,在所有四个观测天线中都可以检测到表面模式自旋波的电信号,从而证明其作为一输入四输出储层的功能。

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