Erster Prototyp rechnet mit einer Kombi aus Brownian und Reservoir Computing Sparsames Rechnen mithilfe von Energie aus der Umgebungswärme

Quelle: Pressemitteilung Petra Giegerich* |

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Die Ergebnisse sind vielversprechend: In einem gemeinsamen Projekt von Experimentalphysikern und Theoretikern der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU), das durch einen ERC Synergy Grant gefördert wurde, ist das so genannte Brownian Reservoir Computing realisiert worden. Der Rechner nutzt Wärme-Energie beziehungsweise magnetischen Wirbel.

Eigentlich einfach herzustellen, sagen die Forscher: Ein magnetischer Wirbel, ein so genanntes Skyrmion (grauer Punkt), wird durch elektrische Ströme in die Ecken eines dreieckigen Feldes verschoben, wo er an den Seiten abprallt. Die in rot dargestellten Potenziale reichen aus, um boolesche Logikoperationen durchzuführen.
Eigentlich einfach herzustellen, sagen die Forscher: Ein magnetischer Wirbel, ein so genanntes Skyrmion (grauer Punkt), wird durch elektrische Ströme in die Ecken eines dreieckigen Feldes verschoben, wo er an den Seiten abprallt. Die in rot dargestellten Potenziale reichen aus, um boolesche Logikoperationen durchzuführen.
(Bild: Klaus Raab/ JGU)

Ein großer Teil der heute genutzten Energie wird in Form von elektrischer Energie für die Verarbeitung und Speicherung von Daten sowie für den Betrieb der entsprechenden Endgeräte verbraucht. Prognosen zufolge wird der Energieverbrauch für diese Zwecke in Zukunft noch weiter steigen.

Konzepte, wie das neuromorphe Computing, setzen von vorneherein auf energiesparende Ansätze, um dieses Problem zu lösen, zum Beispiel das Brownian Computing, das die Wärme-Energie der Umgebung nutzt. Hier setzt das JGU-Forscherteam in seinem Projekt an. Die Ergebnisse wurden kürzlich als „Editors' Highlight“ in der Rubrik „Devices“ der Fachzeitschrift „Nature Communications“ vorgestellt.

Brownian Reservoir Computing ist eine Kombination aus zwei unkonventionellen Rechenmethoden. Beim Brownian Computing wird die Tatsache ausgenutzt, dass Computerprozesse typischerweise bei Raumtemperatur laufen, so dass die Möglichkeit besteht, die Wärme-Energie der Umgebung zu nutzen und so den Stromverbrauch zu senken. Die im Rechensystem genutzte Wärme-Energie ist im Grunde die zufällige Bewegung von Teilchen, die als Brownsche Bewegung bekannt ist, was den Namen dieser Rechenmethode erklärt.

Der erste Prototyp kommt aus Mainz

Etwas tiefer gegraben: Reservoir Computing nutzt die komplexe Reaktion eines physikalischen Systems auf äußere Reize, was zu einer äußerst ressourcenschonenden Datenverarbeitung führt. Der Großteil der Berechnungen wird vom System selbst durchgeführt, das keine zusätzliche Energie benötigt. Darüber hinaus kann diese Art von Reservoir-Computer leicht an verschiedene Aufgaben angepasst werden, da das Festkörpersystem nicht auf spezifische Anforderungen eingestellt werden muss.

Einem Team um Professor Mathias Kläui vom Physikalischen Institut der Universität Mainz, unterstützt von Professor Johan Mentink von der Radboud University Nijmegen in den Niederlanden, ist es nun gelungen, einen Prototyp zu entwickeln, der diese beiden Rechenmethoden kombiniert. Dieser Prototyp ist in der Lage, boolesche logische Operationen auszuführen, die sich als Standardtests für die Validierung des Reservoir-Computing verwenden lassen.

Das in diesem Fall gewählte Festkörpersystem besteht aus metallischen Dünnschichten, die magnetische Skyrmionen aufweisen. Diese magnetischen Wirbel verhalten sich wie Teilchen und können durch elektrische Ströme angetrieben werden. Doch das Verhalten der Skyrmionen wird nicht nur durch den angelegten Strom, sondern auch durch ihre eigene Brownsche Bewegung beeinflusst. Diese Brownsche Bewegung der Skyrmionen kann wiederum zu beträchtlichen Energie-Einsparungen führen, da das System nach jeder Operation automatisch zurückgesetzt und für die nächste Berechnung vorbereitet wird.

Einfache Herstellung, großes Potenzial

Obwohl es in den letzten Jahren viele theoretische Konzepte für Skyrmionen-basiertes Reservoir Computing gab, gelang es den Mainzer Forschern erst durch die Kombination dieser Konzepte mit dem Prinzip des Brownschen Rechnens, einen ersten funktionsfähigen Prototyp zu entwickeln. Experimentalphysiker Klaus Raa sagt: „Der Prototyp ist lithografisch einfach herzustellen und kann theoretisch auf eine Größe von wenigen Nanometern reduziert werden.

Projektkoordinator Professor Mathias Kläui ergänzt: „Großes Potenzial sehe ich im Unconventional Computing, einem Bereich, der auch hier in Mainz durch die Förderung des Emergent Algorithmic Intelligence Center durch die Carl-Zeiss-Stiftung umfassend unterstützt wird.“ Er setzt hinzu: „Ich freue mich sehr, dass wir dank der Förderung durch einen Synergy Grant des Europäischen Forschungsrats mit hervorragenden Kollegen am Lehrstuhl für Theoretische Physik in Nijmegen zusammenarbeiten konnten, und diese Zusammenarbeit hat zu unserem Erfolg geführt.“

* Petra Giegerich arbeitet im Bereich Kommunikation und Presse der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.

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