Гибридные системы сверхпроводник-ферромагнетик как ключевой элемент нейросетевых и квантовых вычислений

Для прогресса в области высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта сегодня требуется улучшение энергоэффективности и плотности интеграции существующих схем, что возможно реализовать с применением новых физических эффектов. Наиболее перспективным направлением, отвечающим этим задачам, представляется использование сверхпроводящих материалов. Однако традиционно в сверхпроводниковой логике и памяти информация ассоциирована с квантом магнитного потока, что, во-первых, ограничивает степень интеграции (ячейка должна содержать в себе квант потока), а во-вторых, обусловливает локализацию информации, что затрудняет физическую реализацию алгоритмов распараллеливания обработки информации. Эти ограничения приводят к низкой функциональной плотности существующих сверхпроводниковых схем и затрудняют разработку цепей на базе неклассических принципов обработки информации, таких как глубокие нейросети, являющиеся ключевыми компонентами в создании искусственного интеллекта. Решением обозначенной проблемы является предлагаемое в настоящем проекте исследование эффектов, возникающих при сосуществовании магнетизма и сверхпроводимости на нанометровых масштабах, например, в новых гибридных структурах сверхпроводник-ферромагнетик и новых материалах, таких как ферромагнитный материал/сверхпроводник, а также исследование сильно-неупорядоченных сверхпроводников. Примером реализации подобных устройств может служить вышедшая в 2018 году работа [1]. Представляется, что разработка принципов функционирования базовых элементов вычислительных схем на базе изучаемых эффектов позволит значительно улучшить параметры существующих устройств и продвинуться на пути создания глубоких сверхпроводниковых нейросетей, не уступающих биологическим нейросетям по энергоэффективности, и значительно превосходящих их по производительности.[1] Schneider et al., Sci. Adv. 2018;4: e1701329 26 January (2018)