Obliczenia zbiorników Browna pozwalają na wykrywanie gestów ludzkich rąk na podstawie dyfuzji i przemieszczania się skyrmionów.
Naukowcy udoskonalili obliczenia zbiorników Browna, skutecznie rejestrując i rozpoznając proste gesty dłoni za pomocą skyrmionów, rodzaju wiru magnetycznego. Metoda ta okazuje się nie tylko tak dokładna, jak tradycyjne oprogramowanie sieci neuronowych, ale także znacznie bardziej energooszczędna. Ich odkrycia wskazują na potencjał przyszłych zastosowań w niekonwencjonalnym przetwarzaniu i przechowywaniu danych.
Obliczenia zbiorników Browna
Naukowcom z Uniwersytetu Jana Gutenberga w Moguncji (JGU) udało się ulepszyć ramy obliczeń zbiorników Browna, rejestrując i przesyłając gesty dłoni do systemu, który następnie wykorzystywał skyrmiony do wykrywania tych indywidualnych gestów.
„Byliśmy pod wrażeniem, widząc, że nasze podejście i koncepcja sprzętowa sprawdziły się tak dobrze – a nawet lepiej niż energochłonne rozwiązania programowe wykorzystujące sieci neuronowe” – powiedziała Grischa Beneke, członek grupy badawczej profesora Mathiasa Kläui w Instytucie Fizyki JGU.
We współpracy z innymi fizykami doświadczalnymi i teoretycznymi Beneke był w stanie wykazać, że proste gesty dłoni można rozpoznać za pomocą obliczeń zbiorników Browna ze stosunkowo dużą precyzją.
Zalety obliczeń zbiornikowych
Zbiornikowe systemy obliczeniowe są podobne do sztucznych sieci neuronowych. Ich zaletą jest to, że nie wymagają intensywnego szkolenia, co zmniejsza ogólne zużycie energii. „Musimy jedynie wytrenować prosty mechanizm wyjściowy, aby odwzorować wynik” – wyjaśnił Beneke.
Dokładne procesy obliczeniowe pozostają niejasne i nie są istotne szczegółowo. System można porównać do stawu, do którego wrzucono kamienie, tworząc na powierzchni złożony wzór fal. W ten sam sposób, w jaki fale wskazują liczbę i położenie rzuconych kamieni, mechanizm wyjściowy systemu dostarcza informacji o pierwotnych danych wejściowych.
Innowacyjne rozpoznawanie gestów za pomocą Skyrmions
W swoim najnowszym artykule opublikowanym niedawno w Komunikacja przyrodniczabadacze opisują, jak rejestrowali proste gesty dłoni, takie jak przesunięcie w lewo lub w prawo, za pomocą radaru Range-Doppler, wykorzystującego dwa czujniki radarowe Infineon Technologies. Dane radarowe są następnie przekształcane na odpowiednie napięcia, które mają być podawane do zbiornika, który w tym przypadku składa się z wielowarstwowego stosu cienkowarstwowego z różnych materiałów uformowanego w trójkąt ze stykami w każdym z rogów. Dwa ze styków dostarczają napięcie, które powoduje ruch skyrmiona w trójkącie.
„W reakcji na dostarczone sygnały wykrywamy złożone ruchy” – opisuje Grischa Beneke. „Te ruchy skyrmionu pozwalają nam wydedukować ruchy zarejestrowane przez system radarowy”. Skyrmiony to chiralne wiry magnetyczne, które uważa się za mające duży potencjał do wykorzystania w niekonwencjonalnych urządzeniach komputerowych oraz jako nośniki informacji w innowacyjnych urządzeniach do przechowywania danych.
„Skyrmiony są naprawdę zadziwiające. Początkowo postrzegaliśmy je jedynie jako kandydatów do przechowywania danych, ale mają one również ogromny potencjał do zastosowań w informatyce w połączeniu z systemami czujników” – podkreślił profesor Mathias Kläui, kierownik tego obszaru badań w JGU.
Zwiększanie wydajności obliczeniowej i współpracy
Porównanie wyników uzyskanych przy użyciu obliczeń zbiorników Browna z wynikami zarejestrowanymi przy użyciu podejścia opartego na oprogramowaniu pokazuje, że dokładność rozpoznawanie gestów jest podobne lub nawet lepsze w przypadku obliczeń zbiorników Browna. Zaletą połączenia obliczeń zbiornikowych z koncepcją obliczeń Browna jest to, że skyrmiony mogą swobodnie wykonywać przypadkowe ruchy, ponieważ lokalne różnice we właściwościach magnetycznych mają mniejszy wpływ na ich reakcję.
Oznacza to, że skyrmiony, w przeciwieństwie do tego, jak zwykle reagują, można wprawić w ruch już przy bardzo niskim prądzie, co świadczy o znacznej poprawie efektywności energetycznej w porównaniu z podejściem programowym. Ponieważ dane zebrane przez radar dopplerowski i wewnętrzna dynamika zbiornika działają w podobnych skalach czasowych, dane z czujnika można wprowadzić bezpośrednio do zbiornika. Skale czasowe systemu można dostosować do rozwiązywania wielu innych problemów.
„Odkryliśmy, że dane radarowe dotyczące różnych gestów rąk są wykrywane w naszym zasobach sprzętowych z dokładnością co najmniej tak dobrą, jak w przypadku najnowocześniejszego podejścia do sieci neuronowych opartych na oprogramowaniu” – podsumowali naukowcy w swoim artykule opublikowanym w Komunikacja przyrodnicza. Według Beneke możliwe powinny być dalsze udoskonalenia procesu odczytu, w którym obecnie wykorzystuje się magnetooptyczny mikroskop z efektem Kerra (MOKE). Zamiast tego zastosowanie magnetycznego złącza tunelowego mogłoby pomóc w zmniejszeniu rozmiaru całego systemu. Sygnały dostarczane przez złącze tunelu magnetycznego są już emulowane w celu wykazania pojemności zbiornika.
Potencjał przyszłego rozwoju
W listopadzie 2022 r. zespół badawczy profesora Mathiasa Kläui w JGU ogłosił wstępne przełomy w obliczaniu złóż Browna. We współpracy z profesorem Johanem Mentinkiem z Uniwersytetu Radboud w Nijmegen w Holandii udało im się stworzyć prototypowy system łączący te dwie metody obliczeniowe. Badania opublikowane obecnie w Komunikacja przyrodnicza zaangażowany był także producent chipów Infineon Technologies.
Dodatkowego wsparcia udzieliło Transregionalne Centrum Badań Współpracy 173 „Spin+X – Spin w swoim zbiorowym środowisku”, ufundowane przez Niemiecką Fundację Badawczą (DFG), najwyższy poziom obszaru badawczego JGU „TopDyn – Dynamika i Topologia” w JGU jako projekt Emergent Algorithmic Intelligence sponsorowany przez Fundację Carla Zeissa. Ponadto badania zostały sfinansowane przez Unię Europejską w ramach projektu ERBN Synergy Grant 3D MAGiC oraz projektu NIMFEIA.
Profesor Mathias Kläui spodziewa się, że obliczenia zbiorników Browna będą prawdopodobnie w przyszłości podlegać dalszemu szybkiemu rozwojowi, szczególnie przy pomocy partnerów komercyjnych, którzy dostarczają rzeczywistych przypadków użycia.
Odniesienie: „Rozpoznawanie gestów za pomocą obliczeń zbiorników Browna przy użyciu geometrycznie ograniczonej dynamiki skyrmionu” autorstwa Grischa Beneke, Thomas Brian Winkler, Klaus Raab, Maarten A. Brems, Fabian Kammerbauer, Pascal Gerhards, Klaus Knobloch, Sachin Krishnia, Johan H. Mentink i Mathias Kläui , 16 września 2024 r., Komunikacja przyrodnicza.
DOI: 10.1038/s41467-024-52345-y
