神經網絡是人工智慧中最重要的工具，它們模仿人腦的操作，可以可靠地識別文本、語言和圖像。到目前為止，它們以自適應軟體的形式在傳統處理器上運行，但是專家們正在研究另一種概念，即「神經形態計算機」。
神經形態計算機，英語：，neuromorphic computer，不是由軟體模擬，而是在硬體組件中重建大腦的神經元。 這種方法在神經仿真中的主要優勢在於，計算機是從硬體層面設計為物理上類似於大腦，因此可以簡化計算本身。
最近，德國的科學家展示了一種針對此類硬體的新方法，該研究結果論文發表在《物理評論快報》上。該研究基於一個直徑僅幾微米寬的磁性材料鎳鐵的小盤。在該光碟上放置一個金環：當千兆赫茲範圍內的交流電流流過時，它會發出微波，從而激發光碟中的自旋波。
如圖所示大腦的神經元轉換點是用電磁波模擬，電磁波是在微觀上小的渦盤內使用非線性過程專門生成和劃分的。
研究人員解釋說：「鐵鎳中的電子表現出自旋，就像在旋轉的陀螺一樣在現場旋轉。」 「我們使用微波脈衝使電子頂部稍微偏離航向。」然後，電子將這種幹擾傳遞給它們各自的鄰居，這將導致自旋波射穿材料。以這種方式可以高效地傳輸信息，而不必移動電子本身，這就是當今計算機晶片中發生的情況。
「造成這種情況的是非線性效應。」 「只有當輻射的微波功率超過某個閾值時，它們才會被激活。」這種行為表明自旋波是人造神經元的有前途的候選者，因為與大腦的運作有著驚人的相似性：這些神經元也只有在超過一定的刺激閾值時才會觸發。
以微波為誘導
除了使用金環，研究人員在磁晶片附近還附有一條小磁條。短的微波信號在該條帶中產生自旋波，該自旋波可與晶片中的自旋波相互作用，從而充當誘導。條帶中的自旋波使晶片中的波更快地分開。「非常短的附加信號足以使分裂發生得更快。」 「這意味著可以觸發過程並控制時間延遲。」
這也意味著原則上已經證明自旋波晶片適用於人造神經元硬體，它們的開關方式類似於大腦中的神經細胞，可以直接控制。 研究人員表示，「我們下一步要做的是用我們的自旋波神經元建立一個小型網絡。」 「然後，這個神經形態網絡應該執行簡單的任務，例如識別簡單的模式。」
面部識別和交通優化模式識別是人工智慧的主要應用之一。為了使其工作，必須預先訓練神經網絡，這涉及巨大的計算能力和大量數據。晶片有一個弱點。它不是自適應的，因此無法識別例如戴著口罩的臉。
但是，神經形態計算機可以處理這種情況：與傳統晶片相比，它的組件不是硬接線的，而是像大腦中的神經細胞一樣起作用。 「因此，神經形態計算機可以像處理人類一樣一次處理大量數據，並且可以非常高效地進行處理。」除了模式識別之外，這種計算機還可能在另一個與經濟相關的領域中有用：用於諸如高精度智慧型手機路線規劃器之類的優化任務。
參考：Nonlocal Stimulation of Three-Magnon Splitting in a Magnetic Vortex,Physical Review Letters(2020).DOI: 10.1103/PhysRevLett.125.207203
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