Исследовательский коллектив из Университета Нотр Дам в Индиане вместе с коллегами из Университета Миннесоты разработал ячейку сотовой нейронной сети (CeNN), построенную на спинтронных элементах с высокой энергоэффективностью.

Эта ячейка была представлена в статье, размещённой на сервере arXiv и получила название Обратный Магнитоэлектрический Нейрон Рашбы-Эдельштейна (IRMEN). Она напоминает обычные ячейки CeNN, базирующиеся на конденсаторах, но в случае IRMEN конденсаторы представляют механизм ввода, а не состояние ячейки.

В серии симуляций с использованием HSPICE и Matlab, ячейки IRMEN превзошли зарядовые реализации аналогичной нейронной сети, затрачивая в общей сложности ≈100 пДж и ≈42 нс на каждое обработанное изображение, при сохранении высокой точности.

Результаты, полученные группой университетских исследователей, позволяют надеяться, что спинтроника может обеспечить замечательные преимущества для нейроморфных вычислений. В будущем, ячейки памяти IRMEN могли бы помочь повысить производительность, скорость и энергоэффективность сверточных нейронных сетей в различных задачах классификации.