Magnetmaterjalide kasutamine tehisintellekti valdkonnas

Magnetmaterjalide rakendamine tehisintellekti valdkonnas (AI) hõlmab mitmeid kriitilisi piirkondi, sealhulgas andmete salvestamine, andurid, neuromorfne arvutus ja energiatõhusus. Magnetilised materjalid, millel on nende ainulaadsed omadused, näiteks kõrge andmete säilitamine, kiire lülituskiirusel ja tõhusal energia muundamisel, mängivad pöördelist rolli AI -tehnoloogiate jõudluse ja võimaluste suurendamisel. Kaame neid rakendusi üksikasjalikult:

1. Andmete salvestamine

Magnetilised materjalid on tänapäevaste andmesalvestustehnoloogiate selgroog, mis on hädavajalikud AI -süsteemide jaoks, mis vajavad juurdepääsu suurtele andmekogumitele õppimiseks ja otsuste tegemiseks. Kõvaketta draivid (HDDS) ja magnetlindi salvestusruumi kasutavad andmete salvestamiseks magnetilisi materjale. Need tehnoloogiad tuginevad magnetiliste materjalide võimele säilitada oma magnetilist orientatsiooni (esindavad andmete bitti) pikka aega, tagades andmete püsivuse. Kuna AI-süsteemid nõuavad kiiremat juurdepääsu suurematele andmekogustele, on üliolulised magnetiliste salvestustehnoloogiate edusammud, näiteks soojuse assisteeritud magnetilised salvestus (HAMR) ja bitikujuline magnetiline salvestus (BPMR).

2. andurid ja ajamid

Magnetilised andurid, kasutades magnetilisi materjale, on robootika- ja asjade Interneti -seadmetes üliolulised, piirkondades, kus AI -rakendused kiiresti kasvavad. Need andurid suudavad tuvastada magnetvälju ja muutusi neis, mis on kasulikud navigeerimisel, positsiooni tuvastamisel ja liikumise juhtimisel. Näiteks magnetomeetreid, mis mõõdavad magnetvälju, kasutatakse droonides ja autonoomsetes sõidukites orientatsiooni määramiseks ja navigeerimisel abistamiseks. Lisaks saavad magnetilised ajamid, tuginedes magnetilistele materjalidele, täpselt juhtida liikumist robotrelvades ja muudes mehaanilistes süsteemides, võimaldades keerukamat ja paindlikumat AI-juhitud masinaid.

3. neuromorfne arvutus

Neuromorfne arvutus üritab jäljendada inimese aju närvi arhitektuuri, et luua tõhusamaid ja võimsamaid AI -süsteeme. Magnetilisi materjale uuritakse kasutamiseks sptronici seadmetes ja memristorites, mis võivad jäljendada aju sünapsi. Eelkõige Spintronics kasutab teabe salvestamiseks ja töötlemiseks elektronide spinni, pakkudes raja äärmiselt vähese energiatarbega ja kiiresti vahetatavate seadmete juurde. Need tehnoloogiad võivad drastiliselt vähendada AI -süsteemide energiatarbimist, suurendades samal ajal nende töötlemiskiirust ja mahtu.

4. energiatõhusus

AI süsteemid, eriti suuremahulised närvivõrgud, vajavad treenimiseks ja tööks märkimisväärses koguses energiat. Magnetmaterjalid aitavad nendes süsteemides kaasa tõhusama energia muundamise ja haldamise. Näiteks on pehmete magnetilistest materjalidest valmistatud induktiivid ja trafod toiteallikate ja elektrooniliste vooluringide põhikomponendid, tagades tõhusa energiahalduse. Lisaks võivad magnetiliste jahutustehnoloogiate uurimine, mis kasutavad jahutamiseks magnetilisi materjale, põhjustada AI-serverites asuvate andmekeskuste energiatõhusama jahutuslahenduseni.

5. kvantarvutus

Olles alles tekkivates etappides, esindab kvantarvutus arvutustehnoloogia piiri, lubades AI -rakenduste enneolematut töötlemisvõimsust. Magnetilised materjalid mängivad rolli kvantbittide (Qubits) väljatöötamisel, mis on kvantarvutites teabe põhiühikud. Teatud magnetilised materjalid ja nähtused, näiteks ülijuhtivus ja kvantsaali efekt, on stabiilsete, suure jõudlusega küsimuste loomiseks kriitilise tähtsusega.

Tulevased suunad

Uute magnetiliste materjalide ja tehnoloogiate, näiteks topoloogiliste isolaatorite ja magnetiliste 2D -materjalide, käimasolevad uuringud jätkavad AI jaoks uute võimaluste avamist. Need edusammud võivad põhjustada energiatarbimise edasist vähenemist, töötlemiskiiruse suurenemist ja andmete salvestamise võimaluste täiustusi, mõjutades märkimisväärselt AI -süsteemide väljatöötamist ja juurutamist. Magnetilised materjalid, millel on mitmekülgsed ja ainulaadsed omadused, jäävad esirinnas, võimaldades neid tehisintellekti tehnoloogilisi hüppeid.