Реализованная на основе доступной керамической ферритовой пластины железо-иттриевого граната магнонная резервуарная вычислительная система в перспективе позволит создать новый класс энергоэффективных магнонных сопроцессоров, реализующих нейроморфные вычисления.
07.07.2026
Сегодня развитие искусственного интеллекта сталкивается с необходимостью перехода от исключительно программных нейронных сетей к их аппаратной (физической) реализации. Наиболее активно в настоящее время разрабатываются вычислительные фотонные интегральные схемы (сопроцессоры), способные выполнять нейроморфные вычисления, например, такие, как распознавание образов или прогнозирование, с минимальными временными и энергетическими затратами.
Другой конкурирующей перспективной технологией для создания аппаратных нейросетей является магноника – научное направление, изучающее свойства спиновых волн и их квантов (магнонов), которые существуют в магнитных пленках и могут использоваться в качестве носителей информации в новых вычислительных устройствах.
Особый тип рекуррентных нейронных сетей, выполняющий резервуарные вычисления, идеально подходит для реализации различных задач распознавания, классификации, прогнозирования и др., поскольку магноны способны выступать носителями сигналов в резервуарных компьютерах. Однако для массового производства таких устройств требуются дешевые компоненты и доступные технологии сборки, в то время как традиционные материалы для перспективной магноники, такие как монокристаллические пленки железо-иттриевого граната (ЖИГ), остаются дорогостоящими и сложными в изготовлении методом жидкофазной эпитаксии.
«Мы разработали магнонную резервуарную вычислительную систему на основе сравнительно простой в производстве и доступной керамической ферритовой пластины железо-иттриевого граната, заменив ею дорогостоящие эпитаксиально-выращенные монокристаллические пленки ЖИГ. Для этого мы сконструировали физический резервуар по схеме автогенератора на основе спин-волновой линии задержки с петлей положительной обратной связи. Данная архитектура продемонстрировала хорошую эффективность работы при классификации изображений цифр».
В своем исследовании, опубликованном в Journal of applied physics (Q2), ученые ЛЭТИ впервые спроектировали спин-волновую линию задержки на основе волновода из керамического ЖИГ. Для возбуждения и приема спиновых волн были использованы ранее разработанные в лаборатории щелевые антенны. Автогенератор на этой линии задержки стал ядром физического резервуарного компьютера.
В ходе экспериментов была подтверждена эффективность магнонного физического резервуара для задачи распознавания цифр от 0 до 9. Благодаря нелинейности и емкости памяти, обеспечиваемым спиновыми волнами в керамической пластине, система продемонстрировала высокую точность классификации: свыше 76% для зашумленных (20% ошибок) печатных цифр формата 5×4 пикселя, 98% для цифр 10×10 пикселей с аналогичным уровнем шума и 71% для рукописных цифр из модифицированной базы данных NIST (Национального института стандартов и технологий).
В перспективе ученые планируют усовершенствовать архитектуру, разработав новые технические решения для повышения вероятности распознавания и увеличения быстродействия системы.
Работа выполнялась по проекту госзадания Минобрнауки РФ (FSEE-2025-0008) в Лаборатории магноники и радиофотоники им. Б.А. Калиникоса Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета, созданной в 2021 году при поддержке мегагранта (Постановление Правительства РФ №220 от 09.04.2010), направленного на реализацию научно-исследовательского проекта «Резервуарные компьютеры на принципах магноники как новое направление искусственных нейронных сетей» (соглашение №075-15-2021-609).
Работа ведется в русле научно-исследовательской политики программы развития СПбГЭТУ «ЛЭТИ» «Приоритет-2030», национального проекта «Молодёжь и дети» и инициативы Десятилетия науки и технологий.
