Ein internationales Forschungsteam unter der Leitung von Physiker*innen der Universität Wien hat einen neuartigen Prozessor entwickelt, der auf Magnonen basiert und komplexe Datenverarbeitungsaufgaben mit hoher Energieeffizienz löst. Durch den Einsatz von „Inverse-Design“ und maschinellem Lernen wurde ein intelligentes, universell einsetzbares Gerät geschaffen, das in der Telekommunikation und im neuromorphen Computing Anwendung finden könnte.
Die moderne Elektronik steht vor Herausforderungen wie hohem Energieverbrauch und wachsender Designkomplexität. Magnonik, die Nutzung quantisierter Spinwellen in magnetischen Materialien, bietet eine vielversprechende Alternative für die Datenverarbeitung mit minimalem Energieverlust. In ihrer aktuellen Studie, veröffentlicht in Nature Electronics, wurde ein magnonischer Prozessor entwickelt, der flexibel anpassbar ist und verschiedene logische Operationen durchführen kann. Ein zentraler Bestandteil des Projekts war der Versuchsaufbau mit 49 individuell gesteuerten Stromschleifen auf einem Yttrium-Eisen-Granat-Film. Diese erzeugen kontrollierbare Magnetfelder zur Steuerung der Magnonen. Mithilfe von KI-gestützten Algorithmen wurden Konfigurationen ermittelt, die den Designprozess der gewünschten Gerätefunktionalitäten vereinfachte.
Der entwickelte Prototyp übernimmt bereits zwei zentrale Funktionen: den Bandsperrfilter zur Frequenzblockierung und den Demultiplexer zur Signalverteilung. Das macht ihn besonders relevant für zukünftige drahtlose Kommunikationstechnologien wie 5G und 6G. Perspektivisch könnte eine Miniaturisierung auf unter 100 Nanometer die Technologie noch energieeffizienter machen und die Entwicklung umweltfreundlicher Computersysteme vorantreiben. Erste Messungen haben die Möglichkeit zur Umsetzung des Konzepts bestätigt. Die Forschung unterstreicht das Potenzial von KI und Magnonik, um die Datenverarbeitung grundlegend zu verändern.
Mehr Informationen und die Veröffentlichungen finden Sie hier.