摘要：物理学家通过采用“反设计”方法实现了数据处理的突破。此方法允许算法根据所需功能配置系统，绕过手动设计和复杂的模拟。结果是一种智能的“通用”设备，该设备使用旋转波（“镁元素”）执行具有出色能源效率的多个数据处理任务。这项创新标志着非常规计算中的变革性进步，具有下一代电信，计算和神经形态系统的巨大潜力。...

由维也纳大学物理学家领导的国际研究人员团队通过采用“反设计”方法取得了数据处理的突破。此方法允许算法根据所需功能配置系统，绕过手动设计和复杂的模拟。结果是一种智能的“通用”设备，该设备使用自旋波（“镁元素”）执行具有出色能源效率的多个数据处理任务。发表在自然电子，这项创新标志着非常规计算中的变革性进步，具有下一代电信，计算和神经形态系统的重要潜力。

现代电子产品面临着关键的挑战，包括高能消耗和增加设计复杂性。在这种情况下，镁质 - 磁性材料中的镁质或量化自旋波的使用 - 提供了有希望的替代方案。镁可以通过最小的能量损失来实现有效的数据传输和处理。随着对创新计算解决方案的需求不断增长，范围从5G和即将到来的6G网络到神经形态计算（模仿大脑的功能），Magnonics代表了一种范式转移，可以重新定义设备设计和操作。开发一个创新的宏伟处理器，可以使高度适应性和节能计算的计算是一个挑战，即维也纳大学的纳米磁性和镁质组和他的合作者成功地满足了一项挑战。

通过反复试验的成功

该研究的第一作者努拉·Zenbaa（Noura Zenbaa）与维也纳大学（University of Vienna）的功能材料物理学的同事一起，使用49个在Yttrium-Iron-garnet（YIG）膜上进行了49个单独控制的电流环。这些循环创建了可调磁场来控制和操纵镁质。使用“反设计”方法，团队允许算法确定最佳配置以实现所需的设备功能，从而大大简化了设计过程。经过两年多的发展和测试，团队克服了许多挑战。努拉·泽巴亚（Noura Zenbaa）说：“这是一段艰难的旅程，但看到这一切都与我们的第一个成功度量相结合的是令人难以置信的有益。”

创建更绿色的技术

团队的原型展示了两个关键功能：充当缺口滤波器（一种阻止特定频率的组件）和一个弹出器（将信号路由到不同输出的设备）。这些功能对于下一代无线通信（例如5G和6G）至关重要。与需要自定义组件的传统系统不同，该多功能硬件可以适用于各种应用程序，从而降低复杂性，成本和能耗。正在进行的研究表明，该设备还可以对二进制数据执行所有逻辑操作，并且在缩放时，它可以与传统计算机相媲美。该团队计划将该技术集成到神经形态计算和其他高级系统中。尽管当前的原型且能源密集型大，但将其缩小到100纳米以下可能会释放出非凡的效率，为低能量，通用数据处理铺平了道路，并为更绿色的计算技术创建解决方案。该研究的高级作者安德里·乔马克（Andrii Chumak）反映：“这个项目是一个大胆的冒险。” “然而，我们的最初测量结果证实了它的可行性 - 这个概念有效。我们的结果突出了人工智能如何改变物理领域，就像chatgpt一样，正在重塑文本写作和教育。”