Reduzindo o poder de consumo dos dispositivos de informaçãoNanotecnologia » Nova técnica eficiente para controlar a direção de um imã de tamanho nanométrico aquecendo em alta velocidade. Os pesquisadores também descobriram que os nano-ímãs amplificam os sinais de microondas. As realizações deste grupo contribuirão para reduzir o consumo de energia dos dispositivos de memória de acesso aleatório magnetoresistiva e de inteligência artificial. Isso fará com que os dispositivos AI leiam e gravem em sua memória com mais eficiência, suprimindo, dessa forma, o consumo de energia das funções da IA, como o aprendizado de máquina e a tomada de decisões. Este é mais um passo no sentido de alcançar uma sociedade super inteligente.
Reduzindo o poder de consumo dos dispositivos de informação e comunicação significa que eles poderiam continuar funcionando por um longo tempo, mesmo em tempos de desastre.
A spintrônica é um campo amplamente pesquisado no qual a tecnologia MRAM foi desenvolvida usando junções de túnel magnético. A MRAM usa a direção de um pólo magnético para armazenar informações, de modo que possa reter a memória sem energia de reserva. Usando essas tecnologias, os pesquisadores tentaram reduzir o consumo de energia dos dispositivos AI.
Ao controlar o alinhamento magnético de um MTJ usando uma pequena corrente e tensão, é possível reduzir o consumo de energia do dispositivo. No entanto, o problema do MRAM de torque de transferência de rotação (STT-MRAM) é que sua tensão aumenta rapidamente quando sua velocidade de gravação é alta, usando uma grande quantidade de energia.
O grupo de pesquisa descobriu que é possível escrever informações usando menos energia do que STT-MRAM, alterando a anisotropia magnética em um MTJ através do controle da tensão aplicada. Para tornar este método prático, é necessário aumentar a magnitude da anisotropia magnética controlada por tensão. Além de encontrar materiais adequados, outros métodos para alterar a anisotropia magnética têm sido procurados.
Os pesquisadores conseguiram induzir uma gigantesca mudança de anisotropia magnética em um MTJ com camadas de dupla isolação por aquecimento Joule. À medida que a temperatura na camada de metal (livre) de um MTJ aumenta, a anisotropia magnética muda, tornando possível mudar a direção de um pólo magnético. Eles descobriram que a anisotropia magnética dependia da tensão de polarização devido ao aquecimento por Joule. Isso mostra que o aumento de temperatura induzido pelo aquecimento por Joule alterou a anisotropia magnética.
Quando os pesquisadores avaliaram o valor máximo da mudança de anisotropia magnética para um dado campo elétrico, o tamanho do efeito de calor foi de 300 fJ / Vm, que foi quase o mesmo que o valor máximo reportado do controle de voltagem rápido da anisotropia magnética ( VCMA) usando efeito eletrônico puro. Embora a corrente de efeito de calor seja muito maior em comparação com a VCMA, é mais eficiente que o STT para aplicações de alta velocidade. Além disso, esse valor aumentará melhorando o sistema de aquecimento em um MTJ.
O grupo de pesquisa também descobriu que um micro-ondas foi amplificado por um MTJ usando a mudança de anisotropia magnética gigante . A amplificao de microondas foi previamente tentada utilizando um campo magnico de frequcia de microondas; no entanto, a potência de microondas obtida pelos métodos convencionais foi de 0,005 e não houve amplificação. O grupo alcançou uma refletividade de potência de microondas de 1,6 com um campo magnético de 50 mT e uma freqüência de microondas de 0,4 GHz; isto é, o micro-ondas foi amplificado em aproximadamente 60% em comparação com a entrada de microondas.
Primeiro autor Minori Goto diz: 'Nosso estudo é o primeiro relatório de amplificação de microondas usando dispositivos spintrônicos. Esta pesquisa irá abrir o caminho para o desenvolvimento de dispositivos de microondas de alto desempenho. Avançando, prevemos que nossa tecnologia será aplicada a novos dispositivos de microondas com alta sensibilidade e alto rendimento. Isso também contribuirá para a tecnologia de baixo consumo de energia para hardware MRAM e AI.
