Учёные впервые синхронизировали 105 тысяч наноосцилляторов — это шаг к сверхбыстрой альтернативе кремниевым транзисторам
Прорыв в спинтронных вычислениях
Группа учёных под руководством специалистов из Индийского технологического института в Бхубанешваре совершила важный прорыв в области спинтронных вычислений — впервые удалось обеспечить синхронизацию более 105 тысяч наноосцилляторов всего за 45 наносекунд. 
Технология спинтроники
Традиционные кремниевые чипы обрабатывают данные, передача которых осуществляется за счёт физического движения электронов, выделяя при этом значительное количество тепла. Спинтроника предлагает изящную альтернативу, используя собственный спин — магнитное вращение электронов — без их массового перемещения.
Основу новой технологии составили спиновые наноосцилляторы Холла, генерирующие распространяющиеся магнитные спиновые волны. Для создания мощного процессора необходимо добиться колебания этих наноэлементов в унисон. Ранее учёным удавалось синхронизировать не более 64 наноосциллятора в двумерной сетке.
Технические достижения
Решить задачу удалось благодаря совместной работе с учёными из Гетеборгского университета (Швеция) и Университета Тохоку (Япония). Команда построила сверхузкие наноконструкции размером 10 и 20 нанометров в поперечнике, используя трёхслойные материалы вольфрам-тантал и кобальт-железо-бор.
При подаче электрического тока вся сеть синхронизировалась за 45 наносекунд. Быстрое упорядочение фаз удалось добиться за счёт обмена магнонами — квазичастицами спиновых волн. Между наноустройствами образовалась связь при минимальном рассеянии энергии. Общая мощность сети достигла 9 нановатт, а коэффициент качества — 1,04 × 10⁶.
Перспективные применения
Синхронизированные наноосцилляторы могут значительно ускорить решение сложных комбинаторных задач. На их основе можно будет строить машины Изинга — специализированные процессоры для почти мгновенного решения задач по оптимизации с множеством переменных.
Потенциальные области применения включают формирование оптимальных маршрутов доставки, моделирование финансовых рисков в реальном времени, а также оптимизацию нейросетей — передовых систем искусственного интеллекта. Технология открывает путь к созданию нейроморфных процессоров, работающих по принципам, схожим с работой головного мозга.
