Մագնիսական նյութերի կիրառումը արհեստական ​​հետախուզական ոլորտում

Արհեստական ​​հետախուզության (AI) ոլորտում մագնիսական նյութերի կիրառումը տարածում է մի քանի կարեւոր ոլորտներ, ներառյալ տվյալների պահպանման, սենսորների, նեյրոմորֆ հաշվարկ եւ էներգաարդյունավետություն: Մագնիսական նյութեր, իրենց եզակի հատկություններով, ինչպիսիք են տվյալների պահպանման բարձր պահումը, արագ անցման արագությունը եւ էներգիայի արդյունավետ փոխարկումը, առանցքային դեր են խաղում AI տեխնոլոգիաների գործունեության եւ հնարավորությունների բարձրացման գործում: Եկեք մանրամասնորեն ուղարկենք այս դիմումները.

1. Տվյալների պահպանում

Մագնիսական նյութերը ժամանակակից տվյալների պահպանման տեխնոլոգիաների ողնաշարն են, որոնք անհրաժեշտ են AI համակարգերի համար, որոնք պահանջում են մուտք ունենալ մեծ տվյալների շտեմարան, որոշումներ կայացնելու եւ որոշումներ կայացնելու համար: Կոշտ սկավառակի սկավառակներ (HDD) եւ մագնիսական ժապավենի պահեստավորումն օգտագործում են մագնիսական նյութեր `տվյալների պահպանման համար: Այս տեխնոլոգիաները ապավինում են մագնիսական նյութերի ունակությանը `երկար ժամանակահատվածների համար իրենց մագնիսական կողմնորոշումը պահպանելու համար (տվյալների բիթեր ներկայացնելու համար), տվյալների համառության ապահովում: Ինչպես AI Systems- ը պահանջում է ավելի արագ մուտք ունենալ ավելի մեծ քանակությամբ տվյալներ, մեծ քանակությամբ մագնիսական պահեստային տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են ջերմային օժանդակ մագնիսական ձայնագրումը (HAMR) եւ բիթ-ձեւավորված մագնիսական ձայնագրությունը (BPMR):

2-ը: Սենսորներ եւ ակտուատորներ

Մագնիսական սենսորներ, օգտագործելով մագնիսական նյութեր, կենսական նշանակություն ունեն ռոբոտաշինության եւ iot սարքերում, այն տարածքները, որտեղ AI դիմումները արագորեն աճում են: Այս ցուցիչները կարող են հայտնաբերել մագնիսական դաշտեր եւ դրանց մեջ փոփոխություններ, օգտակար նավիգացիայի, դիրքի զգայարանների եւ շարժման հսկողության մեջ: Օրինակ, մագնիսական դաշտերը, որոնք չափում են մագնիսական դաշտեր, օգտագործվում են անօդաչու թռչող սարքեր եւ ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ, նավարկության կողմնորոշումը որոշելու եւ օժանդակելու համար: Բացի այդ, մագնիսական ակտուատորները, ապավինելով մագնիսական նյութերի վրա, կարող են ճշգրիտ վերահսկել ռոբոտական ​​զենքի եւ այլ մեխանիկական համակարգերում շարժումները, հնարավորություն տալով ավելի բարդ եւ ճկուն AI-Crive մեքենաներ:

3: Նեյրոմորֆի հաշվարկ

Neuromorphic Computing- ը մարդկային ուղեղի նյարդային ճարտարապետությունը ընդօրինակելով `ավելի արդյունավետ եւ հզոր AI համակարգեր ստեղծելու համար: Մագնիսական նյութերը ուսումնասիրվում են spintronic սարքերում եւ հուշագրերում օգտագործման համար, որոնք կարող են ընդօրինակել սինապսերը ուղեղում: Spintronics- ը, մասնավորապես, օգտագործում է էլեկտրոնների պտտումը մագնիսական նյութերի մեջ `տեղեկատվություն պահելու եւ մշակելու համար, առաջարկելով ճանապարհի ցածր էներգիայի եւ արագ փոխվող սարքեր: Այս տեխնոլոգիաները կարող են կտրուկ նվազեցնել AI համակարգերի էներգիայի սպառումը, մինչդեռ ավելացնելով դրանց վերամշակման արագությունը եւ կարողությունը:

4. Էներգաարդյունավետություն

AI համակարգերը, հատկապես լայնածավալ նյարդային ցանցերը, պահանջում են զգալի քանակությամբ էներգիա `մարզվելու եւ գործելու համար: Մագնիսական նյութերը նպաստում են այս համակարգերում ավելի արդյունավետ էներգիայի փոխարկման եւ կառավարման: Օրինակ, փափուկ մագնիսական նյութերից պատրաստված ինդուկտորներն ու տրանսֆորմատորները էլեկտրաէներգիայի մատակարարման եւ էլեկտրոնային սխեմաների հիմնական բաղադրիչներն են, ապահովելով արդյունավետ էներգիայի կառավարում: Բացի այդ, հետազոտությունները `մագնիսական հովացման տեխնոլոգիաների, որոնք օգտագործում են մագնիսական նյութեր` սառնարանային հասնելու համար, կարող են հանգեցնել ավելի շատ էներգաարդյունավետ հովացման լուծումների, տվյալների կենտրոնների համար, որոնք Տվյալների կենտրոններ են:

5. Քվանտային հաշվարկ

Չնայած իր նորությունների փուլերում քվանտային հաշվարկները ներկայացնում են հաշվարկային տեխնոլոգիայի սահմանը, խոստանալով աննախադեպ վերամշակման ուժը AI դիմումների համար: Մագնիսական նյութերը դեր են խաղում Quantum Bits- ի (QUBITS) զարգացման գործում, որոնք քվանտային համակարգիչներում տեղեկատվության հիմնական միավորներն են: Որոշ մագնիսական նյութեր եւ երեւույթներ, ինչպիսիք են գերհաղորդականությունը եւ քվանտային դահլիճի ազդեցությունը, շատ կարեւոր են կայուն, բարձրորակ QUBIT- ն ստեղծելու համար:

Ապագա ուղղություններ

Նոր մագնիսական նյութերի եւ տեխնոլոգիաների ընթացիկ հետազոտությունները, ինչպիսիք են տեղագրական մեկուսիչները եւ մագնիսական 2D նյութերը, շարունակում են նոր հնարավորություններ բացել AI- ի համար: Այս առաջխաղացումները կարող են հանգեցնել էներգիայի սպառման հետագա կրճատումների, վերամշակման արագության բարձրացման եւ տվյալների պահպանման հնարավորությունների բարելավման բարձրացում, զգալիորեն ազդում են AI համակարգերի զարգացման եւ տեղակայման վրա: Մագնիսական նյութեր, իրենց բազմակողմանի եւ եզակի հատկություններով, մնում են առաջնագծում `արհեստական ​​ինտելեկտի այս տեխնոլոգիական ցատկերը հնարավորություն ընձեռելու համար: