一種寫入磁信息的新方法：有望實現硬體神經網路！

導讀

英國倫敦帝國理工學院的研究人員設計出一種將磁信息寫入到任何圖案中的方案，幫助計算機模仿大腦處理信息的過程。在方案中，磁納米線陣列可以像硬體神經網路一樣工作，它比基於軟體的方案更加強大和高效。

關鍵字

磁、神經網路、硬體

背景

目前，大多數的計算機硬體，例如硬碟，使用磁存儲設備。它們依賴於磁狀態，即微小的磁體所指的方向，編碼和讀取信息。

特殊的磁狀態，例如三個南磁極相遇的那一點，代表著複雜的系統。它們與大自然中的許多複雜系統相似，例如我們大腦處理信息的方式。

與我們大腦處理問題相似的計算系統被稱為「神經網路」。目前，一些強大的基於軟體的神經網路，例如打敗人類圍棋世界冠軍的「AlphaGo」，但是由於它們是基於傳統的計算機硬體，所以效率有限。

（圖片來源：維基百科）

神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分散式信息處理的演算法數學模型。神經網路中的演算法可以進行訓練，模仿人腦識別語音和圖片的方式。

創新

最近，研究人員展示了如何將任何我們期望的磁性圖案寫到納米線上，幫助計算機模仿大腦處理信息的過程。英國倫敦帝國理工學院的研究人員設計出一種將磁信息寫入到任何期望的圖案中的方案。

（圖片來源：帝國理工學院）

來自帝國理工學院物理和材料系的團隊進行了系統演示，他們寫入了之前從未見過的圖案。他們將研究成果發表於《自然納米技術》雜誌。

技術

該方案使用了一種小型的磁探針，也稱為「磁力顯微鏡」。通過這種新型的寫入方案，磁納米線陣列能夠像硬體神經網路一樣工作，比基於軟體的方案更加的強大和高效。

（圖片來源：帝國理工學院）

價值

論文首作者、物理系博士 Jack Gartside 表示：

「通過這種新型寫入方法，我們打開了通過"訓練"這些磁納米線解決問題的途徑。一旦成功，這將推進硬體神經網路進一步走向現實。」

除了應用於計算領域，該方法還可以用於研究複雜系統的基本面，通過創造出遠遠不及最優狀態的磁狀態（例如三個南磁極在一起），看看系統是如何響應的。

參考資料

【1】http://www3.imperial.ac.uk/newsandeventspggrp/imperialcollege/newssummary/news_20-11-2017-14-28-54

【2】Jack C. Gartside, Daan M. Arroo, David M. Burn, Victoria L. Bemmer, Andy Moskalenko, Lesley F. Cohen, Will R. Branford. Realization of ground state in artificial kagome spin ice via topological defect-driven magnetic writing. Nature Nanotechnology, 2017; DOI: 10.1038/s41565-017-0002-1

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