📄 معروضة نسخة «بسيط» — «متقدم» غير جاهزة بعد. أضفه إلى المفضّلة للمساعدة في تسريعها. اطلب التحليل الكامل

يلتقط جهاز الراديو محطة واحدة فقط لأن دائرته الرنانة مضبوطة على تردد تلك المحطة. وبطريقة مشابهة تعمل الدوامات المغناطيسية في نوع جديد من عناصر الحوسبة. كل دوامة هي "قمة مغناطيسية" صغيرة داخل وصلة نفقية (جهاز يغير مقاومته حسب المغنطة). يمكن للدوامة أن تدور في اتجاه أو آخر، وهذا الاتجاه هو ذاكرتها، أي ما يعادل الواحد أو الصفر.

في الإلكترونيات التقليدية، لتغيير حالة كل عنصر يلزم سلك منفصل. هنا تُستخدم حيلة التردد. سلسلة من 11 دوامة تُشعَّع بإشارة راديوية عبر هوائي شريطي مشترك. لكن فقط الدوامة التي ترددها الذاتي يطابق تردد الإشارة تنقلب. هذا يشبه مغني الأوبرا الذي يمكنه كسر كأس زجاجية إذا أصاب ترددها الرنيني دون أن يلمس بقية الأواني. هكذا يمكن برمجة الأوزان المشبكية (قوة الروابط في الشبكة العصبية الاصطناعية) دون خطوط وصول فردية.

جمع المؤلفون شبكة من 22 مشبكًا من هذا القبيل — سلسلتين كل منهما 11 — وأظهروا أن نفس "العتاد" يمكن تبديله بسرعة بين مهام مختلفة تمامًا. بعد الضبط على التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد، بلغت الدقة حوالي 95%. ثم، بمجرد تغيير تكوين الدوامات بنفس الإشارة الراديوية، تعلمت الشبكة نفسها تمييز الإشعاع الراديوي للطائرات المسيرة بدقة تتجاوز 97%. بينما أعطى التكوين الأول في مهمة الطائرات المسيرة 13% فقط من الإجابات الصحيحة، والثاني على الأرقام حوالي 48%. هذا ليس دماغًا عالميًا، لكنه عرض واضح لإعادة الضبط دون إعادة لحام. يعد هذا النهج برقائق عصبية الشكل مدمجة وموفرة للطاقة للإلكترونيات المحمولة حيث تكون سرعة تبديل أوضاع العمل مهمة. والراديو الذي بدأنا به حديثنا لم يعد مجرد استعارة، بل مبدأ عمل: التردد يحمل الأمر، والدوامة تستجيب كجهاز استقبال لموجة مألوفة.

الملخص الأصلي

كما كتبه المؤلفون، بالإنجليزية arXiv:2604.24561

Selectively programming large number of non-volatile synaptic weights without compromising scalability is a key challenge for in-memory computing. Here, we demonstrate remote programming of synaptic weights in series-connected chains of 11 vortex-based magnetic tunnel junctions using broadcast radiofrequency signals applied through a shared strip line. The programming relies on frequency-selective reversal of the vortex-core polarity and therefore does not require individual access lines or selector devices. By reconfiguring the binary states of these chains, we reshape the weighted sums they perform on frequency-multiplexed RF inputs. Using a 22-synapse network composed of two such chains, we remotely reconfigure the same hardware to perform two distinct tasks: handwritten-digit classification and drone RF-signature identification. The digit-optimized configuration reaches 94.91 +/- 0.26% accuracy on handwritten digits but only 13.17 +/- 0.47% on drone RF signatures, whereas the drone-optimized configuration reaches 97.33 +/- 0.62% on drones but only 47.59 +/- 1.5% on digits. Broadcast RF programming thus provides a compact and scalable route to rapidly reconfigurable spintronic neuromorphic hardware.