快科技9月11日消息，據媒體報道，近日，一個國際研究小組在《自然通訊》雜志上報告他們在理解和控制反鐵磁材料方面的重大進展。
這種材料的數據存儲速度和能源效率有望超出傳統鐵磁材料1000倍，為解決現代數據中心面臨的能耗挑戰提供新思路。
反鐵磁材料與鐵磁材料相比，自旋動力學速度更快，這使得它們在數據存儲方面具有巨大的潛力。
研究團隊深入研究二氟化鈷（CoF2）這種反鐵磁材料，發現其中磁振子與聲子的共存為快速數據存儲提供可能。
在這種材料中，鄰近自旋以反平行的方式排列，極大地加快自旋動力學，從而實現更快的數據寫入速度和更低的能耗。
此外，科學傢們還探索費米共振現象，這是一種在原子和分子層面上發生的振動模式相互作用。
通過費米共振，研究人員首次實現自旋和晶格之間的強耦合，為反鐵磁材料中的能量傳遞提供新機制。
這項研究不僅為反鐵磁材料的動力學控制提供新思路，也為基於這些材料的新型數據存儲技術的開發鋪平道路。
，這是計算機語言的基礎。美國能源部阿貢國傢實驗室的科學傢們正在努力用微小的磁渦（被稱為skyrmions）取代這些條形磁鐵。這些小至十億分之一米的旋渦在某些磁性材料中形成，並有可能帶來新一代的微電子技術，用於高性
的重點是將二維材料作為矽的潛在替代品。但在此之前，科學傢們必須首先找到一種方法，在保持其完美結晶形態的同時，在工業標準矽片上設計這種材料。近期，麻省理工學院（MIT）的工程師們似乎找到一個可能的解決方案，
：IEEE）Ferroelectrics2011年在摻雜HfO2 ALD多晶薄膜(<10 nm)中發現鐵電性(FE)引發學術界、研究機構和工業界的大量研究。其主要原因有：一，鐵電材料可與當前的CMOS加工工藝兼容；二，鐵電材料高速(<100 ns)和低開關能量操作使FE存
源效率是約25倍。英偉達GPU性能提升之快，讓英偉達高級科學傢Jim Fan直呼“新的摩爾定律”已經誕生。打個比方，如果要訓練1.8萬億參數的模型（GPT-4的規模），用Hopper架構的芯片來訓練，可能需要8000個GPU，消耗15兆瓦電力，需
智能時代的計算需求而打造的產品，該公司聲稱這是一套新材料，具有更高的絕緣性能，如果采用，可能意味著數據中心擁有更快的計算速度和更低的能源成本。在價值 2800 億美元的《芯片和科學法案》的推動下，該公司處於即
不同動物的表述在這條線上的位置。通過利用這種方法，科學傢們研究52個詞組，以看看該系統是否能學會對意義進行分類--比如根據動物的大小或對人類的危險程度判斷動物，或根據天氣或總體財富對美國各州進行分類。在其
韓國科學技術院（KAIST）的研究人員創造一種低功耗、高成本效益的相變存儲器件，為存儲器技術設定新標準，它可用於替代現有存儲器，或以低處理成本和超低功耗為下一代人工智能硬件實現神經形態計算。韓國科學技術院（K
授（電氣工程系，半導體工程系），Seyoung Kim教授（材料科學與工程系，半導體工程系）和博士領導，開發適用於人工智能應用的半導體技術來應對這一挑戰。高效的人工智能操作，例如 ChatGPT 的操作，需要在負責存儲信息的內
恐龍滅絕6000多萬年後，科學傢們獲得一塊有史前蚊子的琥珀，從蚊子血中獲得恐龍的基因，從而讓遙遠的生物復活。講這個故事的《侏羅紀公園》，至今仍位列全球電影票房前十。這個系列故事的原理很簡單：DNA存儲恐龍的生
系列）。怎麼不僅沒被淘汰，反而突然能存這麼多數據？新材料疊加納米級分佈Buff根據研發團隊披露信息，磁帶介質應用超細鍶鐵氧體磁性顆粒。該材料化學式為SrFe(12)O(19)，是一種黑色具備永久磁性的物質，常用於微波裝置、
首席執行官Hyunjun Park說。"除DNA存儲之外，Catalog已經發現將DNA納入算法和應用的手段，其潛在的廣泛案例包括人工智能、機器學習、數據分析和安全計算。與希捷的這項工作對於最終降低存儲系統的成本和減少其復雜性至關
1932年9月5日出生於德克薩斯州的特雷爾，從小就表現出對科學和數學的好奇心和天賦。在卡內基理工學院（現為卡內基梅隆大學）獲得電氣工程博士學位後，Bob於1958年在IBM開始他的職業，並在那裡度過他漫長的工作生涯。他在20
加一倍”的說法基本吻合。而最新消息，臺積電將在嘉義科學園區設兩座CoWoS先進封裝廠，首廠預計5月動工，2028年量產。良率低、散熱難，HBM“妥協”市場調研機構集邦預估，2024年底HBM產值占整體DRAM比重有望攀至20.1%的水平。
確地學習的眾多人工智能技術之一。它們可以幫助為一種新材料選擇合適的分子或化學物質，有朝一日還能獨立指導新的實驗。阿貢與全球許多組織合作，成為人工智能應用和開發領域的領導者，其中包括將人工智能應用於以下