Forscher entdecken neue magnetische Wechselwirkung

| Redakteur: Gerd Kucera

Bild 1: Die Entdeckung ist Hoffnungsträger für innovative Ansätze auf dem Gebiet des neuromorphen Computing.
Bild 1: Die Entdeckung ist Hoffnungsträger für innovative Ansätze auf dem Gebiet des neuromorphen Computing. (Bild: Forschungszentrum Jülich)

Per Computersimulation haben Jülicher Physiker eine neue magnetische Wechselwirkung entdeckt, die nicht nur für die physikalische Grundlagenforschung von Bedeutung ist. Die Forscher erwarten auch einen Nutzen für technische Innovationen, etwa für neuromorphe Computer.

Die Entdeckung könnte nach Mitteilung des Jülicher Forschungszentrums beispielsweise dabei helfen, spezielle nanoskalige Magnetstrukturen zu erzeugen. Die so genannten Hopfionen (Bild 1) sollen die Realisierung von neuromorphen Computern ermöglichen, die höchst energieeffizient nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns rechnen.

In der Physik spielen Wechselwirkungen eine zentrale Rolle. Ein Beispiel ist die Coulomb-Wechselwirkung zwischen geladenen Teilchen, die bewirkt, dass sich die Teilchen gegenseitig anziehen oder abstoßen.

Die neu entdeckte Wechselwirkung fanden die Wissenschaftler vom Forschungszentrum Jülich und der Johannes Gutenberg-Universität Mainz in Kristallgittern der chemischen Verbindung Magnesiumgermanid. Dieses Material wählten die Forscher, weil darin zuvor Gitter aus nanoskaligen magnetischen Nanostrukturen beobachtet worden waren, deren Entstehung unklar war.

Außergewöhnliche Eigenschaften

Nun fanden die Forscher die Ursache: Eine besondere dreiecksförmige Anordnung der Atome in dem Kristallgitter lässt elektrische Ströme verlustfrei in winzigen Kreisen fließen, jeweils durch die drei Atome, die die Spitzen der Dreiecke bilden. Senkrecht auf der Fläche jedes Ringstroms entsteht dabei ein magnetisches Feld, welches ein magnetisches Moment induziert, das die Forscher als topologisches orbitales magnetisches Moment bezeichnen (TOM). Ein solches orbitales Moment steht in Wechselbeziehung mit dem magnetischen Feld, das der Ringstrom erzeugt und ebenso mit magnetischen Momenten benachbarter Atome.

„Die TOMs haben außergewöhnliche Eigenschaften, die sie sehr interessant machen“, konstatiert Dr. Sergii Grytsiuk vom Peter Grünberg Institut, „so sind TOMs unter anderem chiral, d.h. wie bei menschlichen Händen gibt es zwei Versionen, die sich nicht ineinander überführen lassen.“ (Anm. d. Red.: Die Chiralität beschreibt eine räumliche Anordnung von Atomen in einem Molekül, bei der einfache Symmetrieoperationen, z.B. eine Spiegelung an einer Molekülebene, nicht zu einer Selbstabbildung führen.

Die Forscher halten die TOMs insbesondere dafür geeignet, um dreidimensionale Hopfionen zu erzeugen, die bisher nur vorhergesagt, aber nicht beobachtet wurden.

„Hopfionen kann man sich wie einen verdrehten oder verknoteten Schnürsenkel vorstellen; je mehr Schleifen sie enthalten, desto höher ist die Hopfionenzahl“, erläutert Prof. Dr. Stefan Blügel, Direktor am Peter Grünberg Institut und am Institute for Advanced Simulation. Der Physiker hatte 2019 gemeinsam mit Kollegen den ERC Synergy Grant „3D MAGIC“ des europäischen Forschungsrats (ERC) eingeworben, ein mit 11,8 Mio. € gefördertes Projekt mit dem Ziel, Hopfionen sowie andere noch weitgehend unbekannte nanoskalige, magnetische Strukturen in 3D aufzuspüren, die teilchenähnliche Eigenschaften besitzen und deren Existenz bislang nur in Grundzügen theoretisch vorhergesagt wurde.

Die Hopfionenzahl kann theoretischen Überlegungen zufolge viele verschiedene Werte annehmen, was die Teilchen zu hocheffektiven Informationsträgern macht. Versammelt man viele solcher Teilchen in einem Material, entsteht ein großer Speicher für Information, dessen räumliche Ausdehnung eine vielfältige Vernetzung über Spin-Wellen in alle drei Raumdimensionen möglich macht – ein Konzept das sich in zwei Dimensionen so nicht realisieren lässt. Aus diesem Grund sind sie möglicherweise geeignete Kandidaten für innovative Ansätze auf dem Gebiet des neuromorphen Computing, die sich am Vorbild des (ebenfalls extrem vernetzten) Gehirns orientieren.

Was ist Neuromorphes Computing?

Neuromorphes Computing gilt als ein wichtiger Hoffnungsträger für die Künstliche Intelligenz und das Machine Learning der Zukunft. Der Begriff Neuromorphes Computing bezeichnet Rechenverfahren, die unter Verwendung von neuromorphen Chips durchgeführt werden. Diese neuromorphen Chips sind analoge Recheneinheiten, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns lernen und dabei die Plastizität eines biologischen Nervensystems nachahmen.

Eines der erklärten Ziele der Forschung im Bereich des neuromorphen Computings besteht darin, die selbstorganisierende und selbstregulierende Natur des Gehirns in Schaltkreisen wie auch in Materialien abzubilden. Daher die Bezeichnung neuromorph. Dadurch sollen neuromorphe Systeme auch solche Problemstellungen lösen können, für die sie nicht programmiert wurden. Sie sollen darüber hinaus in der Lage sein, ihre Leistung im laufenden Einsatz entsprechend den Anforderungen zu optimieren.

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