AI导读：

瑞典哥德堡大学研究团队在《自然·物理学》发表低能耗自旋波技术研究成果，有望成为量子计算机替代方案，推动伊辛机发展。自旋波技术提高数据处理速度，降低能耗，有望在AI、电信、金融等领域产生深远影响。

　　瑞典哥德堡大学研究团队在最新一期《自然·物理学》上发表了室温下实现低能耗自旋波技术的重要研究成果。他们证明信息可以利用复杂网络中的磁波运动进行传输，有望成为量子计算机的低能耗替代方案，也为下一代伊辛机的发展奠定了基础。这一发现不仅限于理论，其实际应用潜力巨大。

　　伊辛机，这一计算系统，通过模拟物理材料中磁自旋的自我组织过程，旨在解决复杂的优化问题。与传统计算机相比，伊辛机展现出了更高的效率。其运作机制在于编程不同自旋之间的连接强度，正耦合导致同向排列，负耦合则引发反向排列，最终的自旋方向象征着问题的最佳解。

　　研究团队此次成功实现了两个自旋霍尔纳米振荡器之间的相位控制同步，通过精细调节自旋波的相位，他们在网络中创造出了二元相位模式，首次展示了同相和异相调节的灵活性。这种调节方式多样，包括改变磁场、电流、施加的栅极电压或振荡器间的距离。

　　该研究的突破性在于，它预示着构建由数十万个振荡器构成的网络成为可能，进而推动开发出更为高效的伊辛机。这些能在室温下工作且体积微小的振荡器，轻松适应从大型系统到小型设备（如手机）的多样化应用场景。

　　此外，该研究聚焦于自旋电子学，特别是磁性材料纳米薄层中的磁性现象及由外部刺激（如磁场、电流和电压）激发的自旋波。自旋电子学的进步有望深刻影响人工智能、机器学习、电信及金融系统等多个领域，例如推动更强大、高效的传感器以及高频交易系统的革新。

　　研究团队明确指出，自旋波作为“信息传输者”，不仅加速了数据处理，还显著降低了能耗，使得大规模应用触手可及。同时，它对伊辛机的推动作用同样显著。相较于现有计算机，伊辛机在寻找最优解方面速度更快，在未来处理大数据和复杂算法的应用场景中，这一优势将尤为凸显——无论是在AI领域加速模型训练，还是在电信行业提升网络性能与服务响应速度，乃至让金融机构能在毫秒级甚至微秒级时间尺度上迅速反应……因此，我们有理由相信，计算领域将迎来革新，众多其他行业也将因此受益。

（文章来源：科技日报）