k-space Neural computation with magnEtic exciTations (k-NET)

Grunddaten zu diesem Projekt

Beschreibung

Künstliche neuronale Netzwerke repräsentieren von biologischen neuronalen Netzwerken inspirierte Rechnersysteme. Sie ahmen das Gehirn nach, indem ihre nichtlinearen Elemente als Neuronen fungieren, die durch künstliche Synapsen miteinander verbunden sind. Aktuelle Architekturen stehen jedoch vor Herausforderungen: Die Anzahl der implementierten Synapsen ist im Vergleich zu den Zehntausenden im menschlichen Gehirn sehr begrenzt. Darüber hinaus erfordert die Gewichtsveränderung jeder Verbindung zusätzliche Speicherelemente. Das EU-finanzierte Projekt k-NET wird diese Problemstellung umgehen. Es schlägt eine neue Architektur vor, die auf der Idee beruht, dass die dynamische Hyperverbindung nicht im realen Raum, sondern im reziproken oder k-Raum implementiert werden kann. Um diesen neuartigen Ansatz zu demonstrieren, werden die Forschenden ferromagnetische Nanostrukturen wählen, in denen die Populationen von Spinwellen – die elementaren Anregungen – die Rolle von Neuronen übernehmen.