नया सिद्धांत मैग्नेटिक मेमोरी की ऊर्जा खपत को भारी मात्रा में घटा सकता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और अन्य डेटा-केंद्रित तकनीकें दुनिया भर में कंप्यूटिंग और डेटा-स्टोरेज की मांग को रिकॉर्ड स्तर तक बढ़ा रही हैं। इससे बिजली आपूर्ति पर दबाव पड़ रहा है, और शोधकर्ता कंप्यूटिंग को ऊर्जा के लिहाज़ से ज़्यादा दक्ष बनाने के तरीके खोज रहे हैं। एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के भौतिकविदों ने एक सैद्धांतिक ढांचा तैयार किया है। इसका मकसद भविष्य की मैग्नेटिक मेमोरी तकनीकों में डिजिटल बिट्स — यानी "0" और "1", जो हर डिजिटल जानकारी का आधार हैं — को सहेजने और बदलने में लगने वाली ऊर्जा को घटाना है।

मैग्नेटिक मेमोरी किसी पदार्थ की चुंबकीय अवस्था को बदलकर काम करती है, और यही तरीका डेटा को लिखने और बदलने में इस्तेमाल होता है। इस स्विचिंग प्रक्रिया को डिज़ाइन करने के पारंपरिक तरीकों की बजाय, एडिनबर्ग टीम ने ऑप्टिमल कंट्रोल थ्योरी नामक एक गणितीय पद्धति अपनाई। यह पद्धति किसी तय लक्ष्य तक सबसे कुशल तरीके से पहुँचने का रास्ता तय करती है। इसकी मदद से उन्होंने ऐसे अल्ट्राफास्ट मैग्नेटिक-फील्ड पल्स डिज़ाइन किए, जो कम से कम ऊर्जा में चुंबकीय अवस्था को बदल सकते हैं। इन गणनाओं में वास्तविक प्रयोगात्मक सीमाओं को भी ध्यान में रखा गया।

कंप्यूटर सिमुलेशन बताते हैं कि यह तरीका, प्रमुख मेमोरी तकनीकों की तुलना में, स्विचिंग ऊर्जा को कई गुना घटा सकता है। इनमें DRAM (डायनैमिक रैंडम एक्सेस मेमोरी), STT-MRAM और नई SOT-MRAM डिवाइस शामिल हैं। यह कमी करीब 1,000 से 100,000 गुना तक हो सकती है। इस अनुमानित ऊर्जा खपत से भविष्य की मैग्नेटिक मेमोरी लैंडावर सीमा के और करीब पहुँच जाएगी। यह वह बुनियादी थर्मोडायनामिक सीमा है जो एक बिट जानकारी को प्रोसेस करने के लिए ज़रूरी न्यूनतम ऊर्जा तय करती है।

यह निष्कर्ष एडवांस्ड मैटेरियल्स नामक शोध पत्रिका में प्रकाशित हुए हैं। ये सिमुलेशन पर आधारित सैद्धांतिक निष्कर्ष हैं, कोई काम करने वाला उपकरण नहीं। इस ढांचे में व्यावहारिक मार्गदर्शन भी शामिल है, जैसे बेहतर डिवाइस डिज़ाइन और मैग्नेटिक-फील्ड पल्स पहुँचाने के तरीके, जो शोधकर्ताओं को इस विचार को प्रयोगात्मक रूप से परखने में मदद कर सकते हैं। इस शोध का नेतृत्व करने वाले एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट फॉर कंडेंस्ड मैटर फिजिक्स एंड कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स के डॉ. एल्टन सैंटोस ने कहा कि हर डिजिटल ऑपरेशन की एक ऊर्जा लागत होती है। उन्होंने यह भी कहा कि समय के साथ चुंबकीय क्षेत्र कैसे बदलता है, इसे सावधानी से डिज़ाइन करके चुंबकत्व को पारंपरिक तरीकों से कहीं अधिक कुशलता से बदला जा सकता है।

सैंटोस ने बताया कि यह गणितीय ढांचा भले ही पहले मैग्नेटिक-फील्ड पल्स के लिए विकसित किया गया हो, लेकिन इसे विद्युत धाराओं और अल्ट्राफास्ट लेज़र पल्स पर भी लागू किया जा सकता है। ये दोनों भविष्य के डेटा स्टोरेज के लिए खोजे जा रहे अन्य तरीके हैं।