Der Anstieg von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz geht mit einem zunehmenden Energiebedarf einher. Eine vielversprechende Idee, um diesen Bedarf zu stillen, sind sogenannte Spinwellen zur Informationsverarbeitung. Ein Team der Universitäten Münster und Heidelberg um den Physiker Prof. Dr. Rudolf Bratschitsch hat nun eine neue Methode entwickelt, Wellenleiter herzustellen, in denen sich die Spinwellen besonders weit ausbreiten können und somit das bisher größte Spinwellenleiter-Netzwerk erzeugen. Ebenfalls lassen sich die Eigenschaften der im Wellenleiter geführten Spinwelle gezielt kontrollieren: Beispielsweise konnten Wellenlänge und Reflexion der Spinwelle an einer Grenzfläche verändert werden.
Der Elektronen-Spin ist eine quantenmechanische Größe, die auch als Eigendrehimpuls von Elektronen beschrieben wird. Die Ausrichtung vieler Spins in einem Material bestimmt dabei seine magnetischen Eigenschaften. Wird mit einer Antenne ein Wechselstrom an ein magnetisches Material angelegt und damit ein sich änderndes magnetisches Feld erzeugt, können die Spins im Material eine Spinwelle erzeugen.
Mit diesen Spinwellen wurden bisher einzelne Bauelemente realisiert. Dazu zählen beispielsweise Logikgatter, die binäre Eingangs- zu binären Ausgangssignalen verarbeiten, oder Multiplexer, die aus verschiedenen Eingangssignalen eines auswählen. Diese wurden aber nicht zu einer größeren Schaltung verbunden. „Dass bislang keine größeren Netzwerke wie in der Elektronik realisiert wurden, liegt unter anderem an der starken Dämpfung der Spinwellen in den Wellenleitern, die die einzelnen Schaltelemente verbinden – vor allem, wenn sie schmaler als ein Mikrometer sind und somit im Nanobereich liegen“, erklärt Bratschitsch.
Die Gruppe verwendete das Material mit der derzeit geringsten bekannten Dämpfung: Yttrium-Eisen-Granat. In einem 110 nm dünnen Film dieses magnetischen Materials schrieben die Forscher mit einem Silizium-Ionenstrahl einzelne Spinwellenleiter direkt in den Film und stellten ein Netzwerk mit 198 Kreuzungen her. Die Produktion des Netzwerks ist flexibel und reproduzierbar.
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft förderte die Arbeit im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 1459 „Intelligente Materie“.
