Investigadores de la Universidad Johannes Gutenberg de Mainz (JGU) han podido mejorar la estructura de la computación del reservorio browniano registrando los gestos de las manos y transfiriéndolos a un sistema que luego utiliza Skyrameon para reconocer estos gestos individuales. “Nos impresionó que nuestro enfoque y concepto de hardware funcionaran tan bien, e incluso mejor que las soluciones de software que consumen mucha energía y emplean redes neuronales”, afirmó Grischa Benecke, miembro del grupo de investigación del Prof. Matthias Klauey en el Instituto de Tecnología JGU. Física. . En colaboración con otros físicos experimentales y teóricos, Benecke pudo demostrar que los gestos simples de las manos podían reconocerse con un grado relativamente alto de precisión calculando los reservorios brownianos.
La informática de yacimientos no requiere esfuerzo de formación y reduce el consumo de energía
Los sistemas informáticos de reservorios son similares a las redes neuronales artificiales. Su ventaja es que no requieren un entrenamiento extenso, lo que reduce su gasto energético total. “Todo lo que tenemos que hacer es entrenar un mecanismo de producción simple para mapear los resultados”, explicó Beneke. Los procesos informáticos exactos siguen siendo oscuros y no son importantes en detalle. El sistema se puede comparar con un estanque al que se arrojan piedras, creando un complejo patrón de ondas en la superficie. Así como las ondas indican el número y la posición de las piedras lanzadas, el mecanismo de salida del sistema proporciona información sobre la entrada original.
Dr. en su último artículo de investigación publicado recientemente comunicación de la naturalezaLos investigadores describen cómo registraron gestos con las manos tan simples como deslizar el dedo hacia la izquierda o hacia la derecha con un radar Doppler de alcance, empleando dos sensores de radar de Infineon Technologies. Los datos del radar se convierten a un voltaje correspondiente para alimentar el depósito que, en este caso, consiste en una pila de películas delgadas de múltiples capas de diferentes materiales formada en un triángulo con contactos en cada una de sus esquinas. Los dos contactos suministran voltaje, lo que hace que el skyramion se mueva entre los triángulos. “En respuesta a la señal recibida, detectamos movimientos complejos”, explica Grisha Benecke. “Estos movimientos de Skyramion nos permiten estimar los movimientos registrados por el sistema de radar.” Los Skyrmions son vórtices magnéticos quirales que se considera que tienen un gran potencial para su uso como portadores de información en dispositivos informáticos no tradicionales y dispositivos innovadores de almacenamiento de datos. “Los Skyrmions son realmente sorprendentes. Al principio sólo los considerábamos candidatos para el almacenamiento de datos, pero tienen un gran potencial para aplicaciones en informática combinada con sistemas de sensores”, subraya el profesor Matthias Klauey, supervisor de este campo de investigación en la JGU.
Una comparación de los resultados registrados utilizando un método basado en software con los resultados obtenidos utilizando la computación del reservorio browniano muestra que la precisión del reconocimiento de gestos es similar o mejor que la de la computación del reservorio browniano. La ventaja de combinar la computación de yacimientos con un concepto de computación browniana es que los skyrmions son libres de realizar movimientos aleatorios porque las diferencias locales en las propiedades magnéticas tienen poco efecto en su respuesta. Esto significa que los skyramions se pueden mover con muy poca corriente, a diferencia de cómo responden normalmente, lo que muestra una mejora significativa en la eficiencia energética en comparación con los métodos de software. Dado que los datos recopilados por el radar Doppler y la dinámica interna del yacimiento operan en la misma escala de tiempo, los datos del sensor se pueden ingresar directamente al yacimiento. La escala de tiempo del sistema se puede adaptar para resolver otros problemas varios.
“Descubrimos que los datos de radar de varios gestos de las manos se detectan en nuestro depósito de hardware con una fidelidad al menos tan buena como la de un enfoque de red neuronal basado en software de última generación”, concluyeron los investigadores en su artículo. comunicación de la naturaleza. Según Benek, deberían ser posibles mejoras adicionales en el proceso de lectura, que actualmente utiliza un microscopio magnetoóptico de efecto Kerr (MOKE). En cambio, el empleo de una unión de túnel magnético puede ayudar a reducir el tamaño de todo el sistema. Ya se están simulando las señales proporcionadas por una unión de túnel magnético para demostrar las capacidades del yacimiento.