德国科学家在人工智能硬件能效领域取得突破性进展，成功构建了庞大的自旋波导网络。这种利用磁性材料中量子涟漪（自旋波）传输信息的技术，相较高能耗电子元件展现出显著优势：
1. 能耗降低幅度达数量级
2. 信息载体为纳米尺度磁矩波动
3. 支持并行量子化信息处理
该网络通过调控铁磁材料中电子自旋的相干振荡实现数据传输，其工作频率处于太赫兹波段（10^12 Hz），能耗较传统CMOS电路降低三个数量级。自旋波相位与振幅分别编码逻辑状态，在玻尔兹曼输运方程框架下实现非线性信号处理，为存算一体架构提供物理基础
电子自旋是一种量子力学量，亦被描述为内禀角动量。材料中多个自旋的排列决定了其磁性。若通过天线向磁性材料施加交流电从而产生变化磁场，材料中的自旋可生成自旋波。
自旋波已被用于制造独立元件，例如将二进制输入信号处理为二进制输出信号的逻辑门，或用于选择多种输入信号之一的多路复用器。然而迄今为止，这些元件尚未相互连接形成更大电路。"诸如电子设备中使用的大型网络尚未实现，部分原因在于连接独立开关元件的波导中存在强烈的自旋波衰减——尤其当波导宽度小于微米尺度而处于纳米量级时，"鲁道夫·布拉特施韦特解释道。
该研究组采用目前已知衰减最低的材料：钇铁石榴石（YIG）。研究人员使用硅离子束在这种磁性材料的110纳米薄膜上刻蚀出独立的自旋波波导，并构建出包含198个节点的大型网络。这种新方法能灵活且可重复地制造高质量的复杂结构。
本项目由德国研究基金会（DFG）在1459号合作研究中心"智能物质"框架下资助。