WIEN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Wiener Physiker haben einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von Computerschaltkreisen erzielt. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist es ihnen gelungen, einen magnonischen Prozessor zu entwickeln, der nicht nur anpassungsfähig, sondern auch energieeffizient ist.
In der Welt der Computertechnologie sind Fortschritte oft mit der Miniaturisierung und Effizienzsteigerung von Schaltkreisen verbunden. Wiener Forscher haben nun einen bedeutenden Schritt in diese Richtung gemacht, indem sie einen magnonischen Prozessor entwickelt haben, der auf der Nutzung von Magnonen basiert. Diese Quasiteilchen, die durch Spinwellen in magnetischen Kristallen entstehen, bieten eine vielversprechende Alternative zu Elektronen als Informationsüberträger.
Der innovative Ansatz der Wiener Physiker, angeführt von Andrii Chumak, nutzt die Eigenschaft von Magnonen, sich ohne den Transport von Elektronen durch Leiterbahnen fortzubewegen. Dies reduziert den Energieverbrauch erheblich und minimiert die Wärmeentwicklung, die bei herkömmlichen elektronischen Schaltkreisen auftritt. Die Forscher berichten in der Fachzeitschrift Nature Electronics, dass dieser Prozessor durch inverse Entwurfsmethoden und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz realisiert wurde.
Ein wesentlicher Vorteil der Magnonik ist die Möglichkeit, komplexe Rechenoperationen mit weniger Schaltelementen durchzuführen. Dies könnte insbesondere für die drahtlose Kommunikation der nächsten Generation, wie 5G und 6G, von entscheidender Bedeutung sein. Der Prototyp des magnonischen Prozessors, der von einem internationalen Forscherteam entwickelt wurde, verfügt über Funktionen wie Bandsperrfilter und Demultiplexer, die für die Signalverarbeitung unerlässlich sind.
Die Entwicklung solcher magnonischen Bauelemente ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Die Herstellung funktionsfähiger Prototypen ist aufwendig, und die derzeitigen Modelle sind noch relativ groß und energieintensiv. Die Forscher sind jedoch optimistisch, dass eine Verkleinerung auf unter 100 Nanometer eine außergewöhnliche Effizienz ermöglichen könnte.
Ein bemerkenswerter Aspekt des Projekts ist die vollständige Übergabe der Steuerung an den Computer. Durch den Einsatz von Algorithmen, die maschinelles Lernen nutzen, konnten die Forscher die Strukturen des Prozessors optimieren, um die gewünschte Funktionalität zu erreichen. Diese Methode hat das Potenzial, die Entwicklung von Hardware für verschiedene Anwendungen zu revolutionieren, von der digitalen Datenverarbeitung bis hin zu neuromorphen Systemen.
Die Bedeutung dieser Entwicklung liegt nicht nur in der technischen Innovation, sondern auch in den potenziellen Anwendungen, die sie ermöglicht. Die Anpassungsfähigkeit der entworfenen Hardware könnte in Zukunft eine breite Palette von Anwendungen unterstützen, was die Effizienz und Leistungsfähigkeit von Computerschaltkreisen erheblich steigern könnte.
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