ナノ磁性構造における意思決定の視覚化(Understanding Randomness: Argonne Researchers Visualize Decision-making in Nanomagnetic Structures)

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2025-05-19 アルゴンヌ国立研究所(ANL)

ナノ磁性構造における意思決定の視覚化(Understanding Randomness: Argonne Researchers Visualize Decision-making in Nanomagnetic Structures)
A transmission electron microscope image of a nanomagnetic Galton board. A domain wall is injected at the top of the board and makes a decision to go down the left or right path at each y-shaped intersection. (Image by Hanu Arava/Argonne National Laboratory.)

アルゴンヌ国立研究所の研究チームは、ナノスケールの磁性構造内での「意思決定」プロセスをリアルタイムで可視化し、磁壁のランダムな動きを解明しました。この研究では、古典的なガルトンボードを模倣したナノ磁性ガルトンボードを使用し、磁壁がY字型の分岐点で左右どちらに進むかを観察しました。ローレンツ透過型電子顕微鏡(Lorentz TEM)を用いた観察により、磁壁の動きに影響を与える要因として、磁壁のトポロジー、分岐点の形状、外部磁場の強度が特定されました。特に、磁場の強度がウォーカーブレークダウン閾値を超えると、磁壁の運動が予測不可能になり、ランダム性が増加することが確認されました。この研究成果は、エネルギー効率の高いランダム性を活用した計算技術の開発に貢献する可能性があります。

<関連情報>

ナノマグネティック・ガルトン・ボードにおけるフィールド駆動型意思決定の実空間イメージング Real Space Imaging of Field-Driven Decision-Making in Nanomagnetic Galton Boards

H. Arava, D. Sanz-Hernandez, J. Grollier, and A. K. Petford-Long
Physical Review Letters  Published: 26 February, 2025
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.134.086704

Abstract

A possible spintronic route to hardware implementation for decision-making involves injecting a domain wall into a bifurcated magnetic nanostrip resembling a Y-shaped junction. A decision is made when the domain wall chooses a particular path through the bifurcation. Recently, it was shown that a structure like a nanomagnetic Galton board, which is essentially an array of interconnected Y-shaped junctions, produces outcomes that are stochastic and therefore relevant to artificial neural networks. However, the exact mechanism leading to the robust nature of randomness is unknown. Here, we directly image the decision-making process in nanomagnetic Galton boards using Lorentz transmission electron microscopy. We identify that the stochasticity in nanomagnetic Galton boards arises as a culmination of (1) the topology of the injected domain wall, (2) dissimilarly sized vertices, and (3) the strength of the applied field. Our results pave the way to a detailed understanding of stochasticity in nanomagnetic networks.

1700応用理学一般
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