Le cerveau humain est un organe étonnant, comme tout neuroscientifique peut en témoigner. Et sa capacité à collecter, stocker, analyser et utiliser des informations intrigue également les physiciens, les ingénieurs et les informaticiens. Benjamin Jungfleisch, professeur agrégé de physique à l’université du Delaware, est de ceux-là.
Jungfleisch, qui a rejoint la faculté de l’UD en 2018, est un expert en spintronique des magnons. Il utilise des lasers pour explorer la dynamique des nanostructures magnétiques – de minuscules aimants qui peuvent être utilisés pour stocker et diriger des informations dans un circuit.
L’un des principaux axes de son travail consiste désormais à trouver des moyens inspirés du cerveau pour développer l’informatique à faible consommation d’énergie, en utilisant des nano-aimants en interaction comme centre de commande.
Les neurones sont les processeurs d’information du cerveau, les signaux électriques et chimiques transportant l’information entre les neurones. De la même manière, les magnons – les excitations quantiques fondamentales qui constituent les « ondes magnétiques » ou les « ondes de spin » dans un système magnétique – effectuent un processus similaire à travers des réseaux de nanostructures magnétiques, transportant et traitant l’information d’une manière qui pourrait conduire à un traitement plus rapide et plus efficace sur le plan énergétique et même à des dispositifs d’intelligence artificielle (IA).
Cela répond à un besoin essentiel, d’autant plus que la consommation d’énergie de l’IA monte en flèche. L’IA a un potentiel extraordinaire pour notre monde. Mais sa complexité nécessite une puissance de calcul intensive et un nombre toujours croissant de centres de données pour gérer et répondre à la demande de calcul. En l’absence de solutions innovantes, l’énergie constituera un problème croissant pour la société, l’industrie et le climat.
Le principal collaborateur de Jungfleisch, Jack Gartside, physicien à l’Imperial College de Londres, a fait une percée en 2022, en utilisant des effets découverts par Jungfleisch en 2016 liés à ce comportement hystérétique, et a réalisé que le réseau pouvait être entraîné et que des prédictions sur l’avenir pouvaient être faites.
À l’avenir, a déclaré M. Jungfleisch, les cycles d’entraînement qui nécessitent aujourd’hui deux ou trois heures pourraient prendre quelques minutes, grâce à de nouveaux phénomènes tels que le couple de spin.
L’étude de ces interactions et de la manière de les manipuler et de les régler à des fins spécifiques est essentielle pour le projet CAREER de M. Jungfleisch, qui relèvera quatre défis importants :
- Contrôler les magnons dans des réseaux bidimensionnels de nano-aimants
- Manipuler les interactions magnon-magnon
- Améliorer la connaissance de la dynamique des nanostructures magnétiques
- Démonstration expérimentale de ces concepts neuromorphiques de la prochaine génération.
Deux publications récentes de Jungfleisch et de ses collaborateurs dans Nature Communications expliquent les progrès réalisés récemment dans le couplage magnon-magnon et la dynamique non linéaire.
La publication la plus récente décrit une structure nanomagnétique tridimensionnelle qui améliore les performances par rapport aux réseaux bidimensionnels et nécessite des techniques de fabrication et de mesure simples et largement disponibles. Parmi les avancées, on peut citer la démonstration qu’un matériau magnonique tridimensionnel peut être empilé avec des systèmes nanostructurés magnétiques programmables de manière indépendante.
« Vous obtenez beaucoup plus d’états dans votre système et un encombrement beaucoup plus faible », a déclaré M. Jungfleisch. « Il est plus facile de stocker davantage d’informations dans ces réseaux puisque l’on dispose de plus d’espace. Qui ne veut pas avoir plus de neurones ? »
Vous bénéficiez également d’une plus grande flexibilité.
« Cela permet une grande reconfigurabilité », a commenté M. Jungfleisch. « Vous pouvez modifier la dynamique du comportement synaptique ainsi que la mémoire. »
La dynamique non linéaire apparaît également comme un phénomène intéressant dans ces réseaux. Par exemple, Jungfleisch a découvert qu’un magnon peut se diviser en deux ou que deux magnons peuvent fusionner en un seul dans ces structures. Ce phénomène est à la base de l’informatique parallèle et du traitement de l’information.
« Nous utiliserons ce phénomène pour améliorer la fonction de la neuromorphique », a-t-il indiqué.
De nombreuses questions restent en suspens, notamment la manière de créer et de gérer le hasard et le désordre dans ces systèmes.
Pendant son prochain congé sabbatique, M. Jungfleisch prévoit de poursuivre ses travaux avec des groupes de recherche en Allemagne et en Inde.
Plus tard, dans le cadre de son projet de bourse CAREER, il prévoit d’élaborer un cours d’introduction au magnétisme et à l’électricité d’une durée de cinq semaines pour les adultes de l’Institut Osher d’apprentissage tout au long de la vie de l’UD et de créer une démonstration de machine à ondes qui rendrait les ondes de spin visibles à l’aide d’une caméra infrarouge. Il souhaite également mettre au point une démonstration de machine à ondes – à l’aide de brochettes de barbecue, de ruban adhésif et d’oursons en gomme – qui serait accessible aux étudiants souffrant de divers handicaps. Cet appareil pourrait être prêté aux professeurs de sciences des collèges et lycées de la région.
Jungfleisch travaille avec des réseaux nanomagnétiques, qui peuvent être comparés aux réseaux neuronaux du cerveau, c’est-à-dire aux voies utilisées pour faire circuler les signaux. Les connexions magnétiques s’apparentent aux « synapses » qui transmettent les signaux le long de circuits spécifiques.
« Ces réseaux de nano-aimants en interaction sont essentiellement de minuscules barres aimantées », a dit M. Jungfleisch, « comme celles que vous avez sur votre réfrigérateur et celles avec lesquelles les enfants jouent. Ils ont un pôle nord et un pôle sud. Et si vous les rendez très petits – à l’échelle du nanomètre – vous pouvez les modeler avec une lithographie de pointe, dont nous disposons ici ».
Lorsque Jungfleisch dit « minuscule », il parle de choses que vous ne pouvez pas voir avec vos yeux. Les structures à l’échelle nanométrique sont mesurées en nanomètres. Il faut plus de 25 millions de nanomètres pour faire un pouce. Une grande partie du travail est effectuée dans l’installation de nanofabrication de l’UD, située dans le laboratoire interdisciplinaire de sciences et d’ingénierie (ISE) Patrick T. Harker.
« On peut en faire des treillis qui interagissent », explique-t-il. « Ils peuvent stocker des informations – de manière très similaire à ce que font les neurones dans notre cerveau. Et les neurones sont tous connectés en réseau. Nous plaçons donc ces nano-aimants dans un réseau et ils se sentent les uns les autres ».
Les ordinateurs traditionnels utilisent un processeur et une mémoire. « Les données sont constamment mélangées entre les deux, ce qui est très inefficace », a ajouté M. Jungfleisch. Les dispositifs utilisant des nano-aimants en interaction offrent de multiples avantages.
« Ces structures peuvent tout faire », a-t-il précisé . « Nous n’avons pas besoin d’électrons, car nous utilisons des excitations magnétiques. Deuxièmement, nous pouvons effectuer le traitement et le stockage en même temps dans la même unité. »
« Il y a des tâches spécifiques telles que l’intelligence artificielle où cela peut être utile – ce que nous faisons avec ChatGPT, par exemple, ou les chatbots récemment apparus pour créer des images. »
Ces réseaux de nano-aimants peuvent être entraînés, a expliqué M. Jungfleisch. Ils conservent un historique et se souviennent de l’état dans lequel ils se trouvent, mais ils doivent également être sensibles au changement et au ré-entraînement – ce que l’on appelle les changements neuromorphiques.
Légende illustration : Benjamin Jungfleisch, professeur agrégé de physique à l’université du Delaware, utilise ce modèle de glace de spin macroscopique avec des aimants permanents pour présenter les interactions et les phénomènes magnétiques à un public plus large. Dans ses recherches, Jungfleisch utilise des aimants minuscules – à l’échelle nanométrique – pour étudier la dynamique de leurs interactions. Ce modèle a été développé avec le soutien du programme de sensibilisation au magnétisme de l’American Physical Society.
Source : Université du Delaware – Traduction Enerzine.com
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