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HV-gesteuertes Heteroübergangsreservoir

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Die Anwendung von Hochspannungsverstärkern bei der Berechnung des physikalischen Reservoirpools von ferromagnetisch-elektrostatischen Heteroübergangssystemen

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Reservoir Computing (RC) ist ein effizientes Framework für rekurrente neuronale Netze mit festen internen Verbindungen und ausschließlich Training der Ausgabeschicht, wodurch der Rechenaufwand erheblich reduziert wird. Physikalische Reservoirs nutzen intrinsische Nichtlinearität, hohe Dimensionalität und Kurzzeitgedächtnis für die zeitliche Verarbeitung; unter diesen sind spintronische Reservoirs aufgrund ihrer Nichtflüchtigkeit, ihres geringen Energieverbrauchs, ihrer Multifunktionalität und ihrer CMOS-Kompatibilität besonders attraktiv. Magnetische Skyrmionen zeichnen sich durch geringe Größe, topologische Stabilität und Energieeffizienz aus, doch bestehende skyrmionbasierte Reservoirs stützen sich hauptsächlich auf Strom- oder Magnetfeld-Eingaben mit relativ hohem Energieverbrauch. Diese Arbeit demonstriert experimentell ein spannungsgesteuertes, durch Dehnung vermitteltes Skyrmion-Reservoir unter Verwendung einer multiferroischen Pt/Co/Gd/PMN-PT-Heterostruktur, bei der elektrische Felder sowohl die Magnetisierung als auch den spezifischen Widerstand modulieren, wobei der anomale Hall-Effekt als Ausgangssignal dient. Das System führt erfolgreich eine Wellenformklassifizierung sowie eine Mackey-Glass-Zeitreihenvorhersage durch und ebnet damit einen neuen Weg für neuromorphes Rechnen mit geringem Energieverbrauch.

Forschungsschwerpunkte:
Magnetisch-elektrische Kopplungsbauelemente mit adaptiver Steuerung, neuroinspiriertes Rechnen und Reservoir-Computing, Untersuchung von durch Piezoelektrizität gesteuerten Phasenübergängen und physikalischen Eigenschaften, Experimente zur hochfrequenten/schnellen dynamischen Regelung.

Experimentelles Ziel:
Die vom Signalgenerator erzeugte beliebige Wellenform wird durch den Hochspannungsverstärker verstärkt und anschließend in das System eingespeist. Die Echtzeit-Ausgabe des Erfassungssystems wird erfasst, und das Modelltraining sowie die Tests für die Reservoir-Computing-Berechnung dieses Systems werden durchgeführt.

Versuchsausrüstung:
Signalgenerator, Hochspannungsverstärker ATA-7010, Stromquelle, Nanovoltmeter, Digitalmultimeter usw.

Versuchsablauf:
In diesem Experiment wurden zunächst mittels Mikro- und Nanotechnologie Hall-Bar-Bauelemente mit magnetischen Mehrschichtfilmen auf einem piezoelektrischen Substrat hergestellt. Anschließend wurden die Taktsignale über eine Transfer-Leiterplatte mittels eines Signalgenerators und eines Hochspannungsverstärkers in das System eingespeist, und die Hall-Spannung des Bauelements wurde als Signalausgang ausgelesen. Synchrone Ein- und Ausgangssignale wurden mit einem Messgerät erfasst, und durch Modelltraining konnten die Taktsignale vorhergesagt werden.

Der konkrete Aufbau der Versuchsplattform ist in der folgenden Abbildung dargestellt. Die vom Signalgenerator erzeugten Signale wurden in den Hochspannungsverstärker eingespeist, der das für das Experiment erforderliche hohe elektrische Feld erzeugte und es an die Probe anlegte. Eine Reihe von Test-Source-Metern wurde verwendet, um die Ausgangssignale und die synchronen tatsächlichen Eingangssignale zu erfassen. Mithilfe der LabVIEW-Software wurden die Messergebnisse des Messgeräts synchron auf den Computer ausgelesen, um die experimentellen Daten anschließend zu analysieren.

Experimentelle Ergebnisse:
Bei der chaotischen Zeitreihenvorhersage nach Mackey-Glass wurde mithilfe eines Signalgenerators eine beliebige Wellenform (≤ ± 4 V) erzeugt und anschließend durch einen Hochspannungsverstärker um den Faktor 100 bis 200 verstärkt, bevor sie in das Testsystem eingespeist wurde. Insgesamt wurden 2.500 × 50 × 2 = 250.000 Datenpunkte kontinuierlich erfasst. Nach den Tests entsprachen der Signalverstärkungsfaktor und die Signalgenauigkeit den experimentellen Anforderungen. Wie in Abbildung a zu sehen ist, befanden sich sowohl das Eingangssignal (grau) als auch das Ausgangssignal (rot) nach einem Langzeittest in einem relativ stabilen Zustand. Abbildung b zeigt die Datendetails des in Abbildung a blau umrandeten Bereichs.

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