Pequeños remolinos magnéticos podrían transformar el almacenamiento de memoria en computadoras de alto rendimiento.

Los imanes generan campos invisibles que atraen ciertos materiales. Un ejemplo común son los imanes de nevera. Mucho más importante para nuestra vida cotidiana, los imanes también pueden almacenar datos en las computadoras. Explotando la dirección del campo magnético (digamos, hacia arriba o hacia abajo), cada uno de los imanes de barra microscópicos puede almacenar un bit de memoria como un cero o un uno : el lenguaje de las computadoras.

Los científicos del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) quieren reemplazar los imanes de barra con pequeños vórtices magnéticos. Tan diminutos como mil millonésimas de metro, estos vórtices se llaman skyrmions, que se forman en ciertos materiales magnéticos. Algún día podrían marcar el comienzo de una nueva generación de microelectrónica para el almacenamiento de memoria en computadoras de alto rendimiento.

«Los imanes de barra en la memoria de la computadora son como cordones de zapatos atados con un solo nudo; casi no se necesita energía para deshacerlos», dijo Arthur McCray, un estudiante graduado de la Universidad Northwestern que trabaja en la División de Ciencias de los Materiales (MSD) de Argonne. Y cualquier barra magnética que funcione mal debido a alguna interrupción afectará a los demás.

«Por el contrario, los skyrmions son como cordones de zapatos atados con un nudo doble. No importa qué tan fuerte tire de un hilo, los cordones de los zapatos permanecen atados». Por lo tanto, los skyrmions son extremadamente estables ante cualquier interrupción. Otra característica importante es que los científicos pueden controlar su comportamiento cambiando la temperatura o aplicando una corriente eléctrica.

Los científicos tienen mucho que aprender sobre el comportamiento de skyrmion en diferentes condiciones. Para estudiarlos, el equipo dirigido por Argonne desarrolló un programa de inteligencia artificial (IA) que funciona con un microscopio electrónico de alta potencia en el Centro de Materiales a Nanoescala (CNM), una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE en Argonne. El microscopio puede visualizar skyrmions en muestras a temperaturas muy bajas.

El material magnético del equipo es una mezcla de hierro, germanio y telurio. En estructura, este material es como una pila de papel con muchas hojas. Una pila de tales hojas contiene muchos skyrmions, y una sola hoja puede despegarse de la parte superior y analizarse en instalaciones como CNM.

«El microscopio electrónico CNM, junto con una forma de IA llamada aprendizaje automático, nos permitió visualizar las láminas de skyrmion y su comportamiento a diferentes temperaturas», dijo Yue Li, designado postdoctoral en MSD.

«Nuestro hallazgo más intrigante fue que los skyrmions están dispuestos en un patrón altamente ordenado a menos 60 grados Fahrenheit y más», dijo Charudatta Phatak, científico de materiales y líder de grupo en MSD. «Pero a medida que enfriamos la muestra, la disposición de Skyrmion cambia». Como burbujas en la espuma de la cerveza, algunos skyrmions se hicieron más grandes, otros más pequeños, algunos se fusionaron y otros se desvanecieron.

A menos 270, la capa alcanzó un estado de desorden casi total, pero el orden volvió cuando la temperatura volvió a menos 60. Esta transición orden-desorden con cambio de temperatura podría explotarse en microelectrónica futura para almacenamiento de memoria.

«Estimamos que la eficiencia energética de skyrmion podría ser de 100 a 1000 veces mejor que la memoria actual en las computadoras de alto rendimiento utilizadas en la investigación», dijo McCray.

La eficiencia energética es esencial para la próxima generación de microelectrónica. La microelectrónica actual ya representa aproximadamente el 10% de la electricidad mundial. Y ese número podría duplicarse para 2030. Se deben encontrar más dispositivos electrónicos que ahorren energía.

«Tenemos un camino por recorrer antes de que los skyrmions encuentren su camino hacia cualquier memoria de computadora futura con bajo consumo de energía», dijo Phatak. «Sin embargo, este tipo de nueva forma radical de pensar sobre la microelectrónica es clave para los dispositivos de próxima generación».

Esta investigación fue apoyada por la Oficina de Ciencias Energéticas Básicas del DOE. El programa de aprendizaje automático del equipo se ejecutó con recursos de supercomputación en Argonne Leadership Computing Facility, una instalación para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE.

Esta investigación apareció en Nano Letters. Además de Phatak, Li y McCray, los autores de Argonne incluyen a Amanda K. Petford-Long, Daniel P. Phelan y Xuedan Ma. Otros autores incluyen a Rabindra Basnet, Krishna Pandey y Jin Hu de la Universidad de Arkansas.