Une grande partie de l’énergie utilisée aujourd’hui est consommée sous forme d’énergie électrique pour le traitement et le stockage des données et pour faire fonctionner les équipements et dispositifs terminaux concernés. Selon les prévisions, le niveau d’énergie utilisé à ces fins augmentera encore à l’avenir. Des concepts innovants, tels que l’informatique neuromorphique, utilisent des approches d’économie d’énergie pour résoudre ce problème.
Dans un projet conjoint entrepris par des physiciens expérimentaux et théoriciens de l’Université Johannes Gutenberg de Mayence (JGU), une telle approche, connue sous le nom de calcul de réservoir brownien, a maintenant été réalisée. Les résultats ont également été récemment présentés en tant que point culminant de la rédaction dans la section Appareils de la revue Communication Nature.
L’informatique brownienne utilise l’énergie thermique ambiante
Le calcul de réservoir brownien est une combinaison de deux méthodes de calcul non conventionnelles. L’informatique brownienne exploite le fait que les processus informatiques fonctionnent généralement à température ambiante, de sorte qu’il est possible d’utiliser l’énergie thermique environnante et ainsi de réduire la consommation d’électricité.
L’énergie thermique utilisée dans le système informatique est essentiellement le mouvement aléatoire des particules, connu sous le nom de mouvement brownien ; ce qui explique le nom de cette méthode de calcul.
Le calcul de réservoir est idéal pour un traitement de données exceptionnellement efficace
L’informatique de réservoir utilise la réponse complexe d’un système physique à des stimuli externes, ce qui se traduit par une manière extrêmement efficace de traiter les données. La plupart des calculs sont effectués par le système lui-même, qui ne nécessite pas d’énergie supplémentaire. De plus, ce type d’ordinateur de réservoir peut facilement être personnalisé pour effectuer diverses tâches car il n’est pas nécessaire d’ajuster le système à semi-conducteurs pour répondre à des exigences spécifiques.
Une équipe dirigée par le professeur Mathias Kläui de l’Institut de physique de l’université de Mayence, soutenue par le professeur Johan Mentink de l’université Radboud de Nimègue aux Pays-Bas, a maintenant réussi à développer un prototype combinant ces deux méthodes de calcul. Ce prototype est capable d’effectuer des opérations de logique booléenne, qui peuvent être utilisées comme tests standard pour la validation du calcul de réservoir.
Le système à l’état solide sélectionné dans ce cas est constitué de couches minces métalliques présentant des skyrmions magnétiques. Ces tourbillons magnétiques se comportent comme des particules et peuvent être entraînés par des courants électriques. Le comportement des skyrmions est influencé non seulement par le courant appliqué mais aussi par leur propre mouvement brownien. Ce mouvement brownien des skyrmions peut entraîner des économies d’énergie considérablement accrues car le système est automatiquement réinitialisé après chaque opération et préparé pour le prochain calcul.
Premier prototype développé à Mayence
Bien qu’il y ait eu de nombreux concepts théoriques pour l’informatique de réservoir basée sur les skyrmions ces dernières années, les chercheurs de Mayence n’ont réussi à développer le premier prototype fonctionnel qu’en combinant ces concepts avec le principe de l’informatique brownienne.
“Le prototype est facile à produire d’un point de vue lithographique et peut théoriquement être réduit à une taille de quelques nanomètres”, a déclaré le physicien expérimental Klaus Raab. “Nous devons notre succès à l’excellente collaboration entre les physiciens expérimentaux et théoriques ici à l’Université de Mayence”, a déclaré le physicien théoricien Maarten Brems.
Klaus Raab et al, calcul de réservoir brownien réalisé à l’aide de la dynamique des skyrmions géométriquement confinés, Communication Nature (2022). DOI : 10.1038/s41467-022-34309-2
Fourni par Universitaet Mayence
Citation: Informatique économe en énergie avec de minuscules tourbillons magnétiques (6 décembre 2022) récupéré le 6 décembre 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-12-energy-efficient-tiny-magnetic-vortices.html
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