Comme l'électronique ou la photonique, la magnonique est un sous-domaine de l'ingénierie qui vise à faire progresser les technologies de l'information en termes de vitesse, d'architecture des appareils et de consommation d'énergie. Un magnon correspond à la quantité spécifique d'énergie nécessaire pour modifier l'aimantation d'un matériau par le biais d'une excitation collective appelée onde de spin. Parce qu'ils interagissent avec les champs magnétiques, les magnons peuvent être utilisés pour coder et transporter des données sans flux d'électrons, qui impliquent une perte d'énergie par échauffement (appelé échauffement Joule) du conducteur utilisé.
Comme l'explique Dirk Grundler, directeur du laboratoire des matériaux magnétiques à l'échelle nanométrique et de la magnonique (LMGN) de la School of Engineering, les pertes d'énergie constituent un obstacle de plus en plus sérieux pour l'électronique à mesure que les vitesses de transmission des données et les exigences en matière de stockage montent en flèche. "Avec l'avènement de l'IA, l'utilisation de la technologie informatique a tellement augmenté que la consommation d'énergie menace son développement", explique M. Grundler. "L'un des principaux problèmes est l'architecture informatique traditionnelle, qui sépare les processeurs et la mémoire. Les conversions de signaux nécessaires pour déplacer les données entre les différents composants ralentissent les calculs et gaspillent de l'énergie."
Cette inefficacité, connue sous le nom de mur de mémoire ou de goulot d'étranglement de Von Neumann, a poussé les chercheurs à rechercher de nouvelles architectures informatiques capables de mieux répondre aux exigences du big data. Aujourd'hui, M. Grundler pense que son laboratoire est peut-être tombé sur ce "Saint-Graal".
Alors qu'il réalisait d'autres expériences sur une plaquette commerciale d'isolant ferrimagnétique, le grenat d'yttrium et de fer (YIG), dont la surface était recouverte de bandes nanomagnétiques, Korbinian Baumgaertl, doctorant au LMGN, a eu l'idée de mettre au point des dispositifs YIG-nanomagnétiques conçus avec précision. Avec le soutien du Centre de micro-nanotechnologie, M. Baumgaertl a pu exciter des ondes de spin dans le YIG à des fréquences gigahertz spécifiques à l'aide de signaux radiofréquence et, surtout, inverser l'aimantation des nano-aimants de surface. "Les deux orientations possibles de ces nano-aimants représentent les états magnétiques 0 et 1, ce qui permet d'encoder et de stocker des informations numériques", explique M. Grundler.
Les scientifiques ont fait leur découverte à l'aide d'un analyseur de réseau vectoriel classique, qui a envoyé une onde de spin à travers le dispositif YIG-nano-aimant.
L'inversion du nano-aimant ne se produisait que lorsque l'onde de spin atteignait une certaine amplitude, et pouvait alors être utilisée pour écrire et lire des données. "Nous pouvons maintenant montrer que les mêmes ondes que nous utilisons pour le traitement des données peuvent être utilisées pour commuter les nanostructures magnétiques, de sorte que nous disposons également d'un stockage magnétique non volatil dans le même système", explique M. Grundler, ajoutant que le terme "non volatil" fait référence au stockage stable de données sur de longues périodes de temps sans consommation d'énergie supplémentaire.
C'est cette capacité à traiter et à stocker les données au même endroit qui donne à cette technique le potentiel de changer le paradigme actuel de l'architecture informatique en mettant fin à la séparation énergivore des processeurs et du stockage de la mémoire, et en réalisant ce que l'on appelle l'informatique en mémoire.
Source : Article "Reversal of nanomagnets by propagating magnons in ferrimagnetic yttrium iron garnet enabling nonvolatile magnon memory" publié dans le journal Nature Communications
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