Ein Team der University of Edinburgh hat einen mathematischen Weg gefunden, magnetische Speicherbits mit bis zu hundertfach geringerer Energie umzuschalten. Die im Fachjournal Advanced Materials vorgestellte Methode könnte den Stromhunger künftiger Speicherchips deutlich senken – bislang allerdings nur in Simulationen.
Optimale Steuerung formt die Schaltpulse
Die Gruppe um Elton J. G. Santos, gemeinsam mit Mohammad H. Badarneh und PeiYu Cai vom Institute for Condensed Matter Physics and Complex Systems der University of Edinburgh, wendet die sogenannte Optimale-Steuerungs-Theorie (OCT) auf magnetische Speicher an. Statt Bits mit standardisierten Magnetfeld-Impulsen zu kippen, berechnet das Verfahren die ideale Form eines Pulses, der die Magnetisierung in wenigen Pikosekunden gezielt und zuverlässig umdreht. Als Testmaterial dienen zweidimensionale van-der-Waals-Magnete, also ultradünne Schichtkristalle, die als Kandidaten für künftige Datenspeicher gelten.
Bis zu zwei Größenordnungen weniger Verbrauch
Laut den Berechnungen sinkt die Schaltenergie um bis zu zwei Größenordnungen gegenüber herkömmlichen Feldprotokollen, während die benötigte Feldstärke mehr als zehnfach kleiner ausfällt. Die erreichbaren Werte liegen im Femtojoule-Bereich und damit auf Augenhöhe mit oder unter stromgetriebenen Verfahren wie STT- und SOT-MRAM. Die Autoren sehen ihr Konzept nahe an der Landauer-Grenze, dem thermodynamischen Minimum für das Verarbeiten eines einzelnen Bits.
- Schaltzeit im Pikosekunden-Bereich
- Schaltenergie bis zu 100-fach niedriger als bei konventionellen Feldpulsen
- Vergleich gezogen zu DRAM, STT-MRAM und SOT-MRAM
Noch reine Theorie – aber mit Bauanleitung
Wichtig für die Einordnung: Die Ergebnisse stammen aus Modellrechnungen und Simulationen, nicht aus einem gebauten Chip. Die Studie liefert jedoch konkrete Hinweise zur Umsetzung, darunter optimierte Bauelement-Designs und Verfahren zur Erzeugung der Magnetfelder. Der Ansatz lässt sich zudem auf elektrische Ströme und ultraschnelle Laserpulse übertragen. Sollte sich das Prinzip experimentell bestätigen, wäre es vor allem für energieintensive Rechenzentren und speicherlastige KI-Systeme relevant, deren Stromverbrauch derzeit stark wächst.
Quellen: ScienceDaily · Advanced Materials (DOI 10.1002/adma.202523059) · University of Edinburgh Research Explorer
