新设备可以大大改善语音和图像识别

加利福尼亚大学河滨波音工程学院和俄罗斯科学院的研究人员使用一种全息存储设备成功地演示了模式识别技术，该设备可以大大改善语音和图像识别硬件。

模式识别侧重于查找数据中的模式和规则。所展示的工作的独特之处在于输入模式被编码到输入自旋波的相位中。

自旋波是磁性材料中自旋的集体振荡。自旋波器件优于其光学对应物，因为它们由于较短的波长而更具可伸缩性。此外，自旋波器件与传统电子器件兼容，并且可以集成在芯片内。

研究人员构建了一个原型8端子设备，该设备由带有微天线的磁矩阵组成，用于激发和检测自旋波。他们为几个磁性矩阵收集的实验数据显示出对应于特定相位模式的独特输出特征。微天线允许研究人员生成和识别任何输入阶段模式，这是现有实践的一大优势。

然后，自旋波通过磁矩阵传播并干涉。一些输入相位模式产生高输出电压，而其他组合产生低输出电压，其中关于参考电压定义"高"和"低"(即，如果输出电压高于1毫伏，则输出为高，如果电压小于1毫伏，则为低电平。

识别需要大约100纳秒，这是自旋波传播和产生干涉图案所需的时间。

这种方法最吸引人的特性是所有输入端口并行运行。识别从0到999以及0到10,000,000的模式(数字)需要相同的时间。潜在地，磁性全息设备可以基本上比传统数字电路更有效。

这项工作建立在研究人员去年发表的研究结果的基础上，他们展示了一种2位的全息存储设备能够通过自旋波叠加识别内部磁记忆状态。这项工作被"物理世界"杂志评为十大物理突破。

"我们对这种认可感到非常兴奋，但最新的研究将这一点提升到了一个新的水平，"加州大学河滨分校的研究教授亚历克斯·希滕说道，他是该项目的首席研究员。"，该设备不仅可以用作存储器，还可以用作逻辑元件。"

最新研究结果发表在" 应用物理快报 "杂志上的一篇名为"使用超声波全息记忆装置进行模式识别"的论文中。除了Khitun，作者是Frederick Gertz，一名在加州大学河滨分校与Khitun合作的研究生，以及来自俄罗斯科学院的A. Kozhevnikov，Y。Filimonov和G. Dudko。

全息术是一种基于光的波动特性的技术，其允许在物体光束和相干背景之间使用波干涉。它通常与由光制成的图像相关联，例如在驾驶执照或纸币上。然而，这只是一个狭窄的全息术领域。

全息术也被认为是具有前所未有的数据存储能力的未来数据存储技术，并且能够以高度并行的方式写入和读取大量数据。

与磁共振全息存储器相关的主要挑战是操作波长的缩放，这需要开发用于自旋波生成和检测的亚微米级元件。