Vi kan finne eksempler på synkronisert aktivitet mange steder i naturen. For eksempel svermer av ildfluer som begynner å blinke i takt, og mennesker som bryter ut i rytmisk applaus etter en konsert.

Vi kan også finne eksempler i hjernen, der synkronisert elektrisk aktivitet er blitt funnet mellom nevroner i forskjellige områder av hjernen. Forskning har vist at denne aktiviteten kan spille en viktig rolle i hukommelse og gjennomføringen av kognitive oppgaver.

Hva har så disse fenomenene å gjøre med nanomagneter?

Det viser seg at all denne synkroniserte aktiviteten har fellestrekk. De ulike fenomenene kan kobles til hverandre gjennom «synkroniseringsmatematikk».

Mange fenomen, samme matematiske ligninger

Disse vesentlig forskjellige fenomenene kan faktisk beskrives bemerkelsesverdig godt med de samme matematiske ligningene.

En av de mer kjente matematiske modellene for å studere synkronisering er Kuramoto-modellen. Den har blitt brukt for å beskrive den grunnleggende oppførselen til synkroniserte svingninger i mange biologiske og fysiske fenomener. Matematisk kan disse systemene beskrives som et nettverk av koblede oscillatorer, hvor en oscillator i denne sammenhengen er et hvilket som helst system med en periodisk oppførsel. En svingende pendel, for eksempel, returneres til det samme punktet i rommet med jevne mellomrom, hvor disse intervallene tilsvarer oscillatorens frekvens.

I den siste forskningen vår har vi konsentrert oss om å forstå oppførselen til magnetiske oscillatorer i nanoskala. Disse oscillatorene er noen få hundre nanometer store. Til sammenligning har et menneskelig hår en tykkelse på ca. 100,000 nanometer. En nanometer er 0,000000001 meter, så de er ganske små!

Disse oscillatorene kan være nyttige for en rekke magnetiske nanoinnretninger, som mikrobølgekilder og for signalbehandling i telekommunikasjonsteknologi.

Kunstige nevrale nettverk

Men et annet interessant forslag er å bruke slike oscillatorer som byggesteiner for å skape kunstige nevrale nettverk, inspirert av hvordan hjernen løser kognitive oppgaver.

Kunstige nevrale nettverk er et voksende forskningsfelt innen bio-inspirert databehandling. Her ser forskerne til naturen for inspirasjon i utviklingen av bio-inspirerte databrikker basert på arkitektur man finner i naturen. Hjernen, og biologiske systemer generelt, kan utføre beregninger mye mer effektivt enn datamaskiner, og de gjør det raskt og med svært lavt energiforbruk.

Nye fremskritt innen nanoteknologi og materialvitenskap gjør det endelig mulig å se for seg at vi kan designe og bygge nettverk basert på multifunksjonell nanoteknologi som nærmer seg kompleksiteten i biologiske systemer.

Samhandling

Kan vi så greie å bygge kunstige hjernenettverk ved hjelp av nanomagneter? For å få til dette, er det helt avgjørende å forstå hva som skjer når du plasserer mange av disse magnetiske oscillatorene sammen og lar dem samhandle med hverandre. Det var det vi nylig studerte.

For å få de magnetiske oscillatorene til å bli «enige» om en felles frekvens, må de være i stand til å samhandle med hverandre. Når vi plasserer flere av dem tett sammen, kan vekselvirkningen mellom dem føre til at alle oscillatorene blir synkroniserte og «svinger i takt».

Det er her det blir interessant: Å forstå virkemåten til en enkelt oscillator er ikke så vanskelig, selv om det også kan være vrient nok. Men, det er den kollektive oppførselen når du plasserer mange av dem sammen som er den virkelige utfordringen å forstå.

Å finne en matematisk modell

Dette fører oss til et av de viktigste spørsmålene vi tok opp i forskningen vår: Hva skjer når du putter en masse av disse oscillatorene tett pakket sammen, slik at de kan kommunisere med hverandre? Vil de synkronisere til en kollektiv rytme, eller vil vi se noen andre interessante effekter?

Vi studerte dette gjennom matematiske ligninger som vi kunne løse på datamaskinene våre. Vi var inspirert av de vellykkede anvendelsene av den tidligere nevnte Kuramoto-modellen på mange andre områder.

Kunne vi finne en lignende «enkel» matematisk modell for samhandlingen mellom magnetiske oscillatorer?

Det korte svaret her er: Ja, vi tror det.

I den siste artikkelen vår viser vi hvordan vi kan bruke denne matematiske modellen til å beskrive den kollektive atferden i store nettverk av slike magnetiske oscillatorer, og viser en sammenheng mellom systemer av samhandlende oscillatorer i for eksempel nevrovitenskap og disse magnetiske oscillatorene. Begge kan beskrives ved tilsvarende matematiske ligninger.

Mulig å bygge

Så, kan vi bygge kunstige hjernenettverk ved hjelp av nanomagneter?

Vel, å bygge en kunstig hjerne, i betydningen av en menneskelig hjerne, kan nok bli vanskelig. Men å kunne bygge nevrale nettverk som utfører beregninger inspirert av hvordan hjernen løser kognitive oppgaver er mer sannsynlig.

En del av puslespillet for å nå dette målet er å finne egnede elementære byggesteiner. I denne sammenhengen er magnetiske oscillatorer i nanoskala en av de mest lovende kandidatene for å skape kunstig nevrale nettverk som baserer seg på å etterligne nevronenes aktivitet.

I det minste er det interessant at de matematiske ligningene som brukes for å studere synkroniseringen av nevral aktivitet i hjernen også kan brukes til å studere synkroniseringen av disse magnetiske oscillatorene.

Fortsatt er det mange problemer å overvinne og problemer å løse, og bare fortsatt hardt arbeid de neste årene vil vise om slike enheter blir en realitet i fremtiden. I mellomtiden er vi bare glade for å kunne bidra med vår lille bit av puslespillet.

Denne teksten ble først publisert hos NTNU TechZone.

Les den vitenskapelige artikkelen i Scientific Reports.