Vezető: Prof. Csaba György

Tagok: Maucha Levente, Dr. Papp Ádám

Kapcsolat: csaba.gyorgy@itk.ppke.hu

Évtizedeken keresztül a számítástechnika fejlődését a tranzisztorok folyamatos méretcsökkentése hajtotta. Ez a megközelítés elérte a fizikai korlátait, miközben a mesterséges intelligencia minden eddiginél nagyobb számítási teljesítményt igényel Laboratóriumunk azon a határterületen dolgozik, ahol a fizika, a számítástechnika és a mesterséges intelligencia találkozik. Arra keressük a választ, hogyan válhatnak a mágneses és elektronikus rendszerek természetes dinamikai folyamatai számítógépbe.
Kutatásaink középpontjában a fizika által inspirált számítástechnika áll, amelyben egy fizikai folyamat megvalósítása egyben egy számítás eredményét is szolgáltatja. Ezt a koncepciót két fő irányban vizsgáljuk: oszcillációs neurális hálózatok és magnonikus eszközök fejlesztésével.
Az oszcillációs neurális hálózatokban az információt nem a feszültségszintek, hanem a csatolt oszcillátorok közötti fázisok hordozzák. A magnonikus eszközökben a spinhullámok interferenciája végzi el a bonyolult számítási műveleteket.
Laboratóriumunk legfontosabb mérőberendezése egy magneto-optikai Kerr-mikroszkóp amely lehetővé teszi nanomágnesek és spinhullámok nagyfrekvenciás dinamikájának vizsgálatát pikoszekundumos idő- és nanométeres térbeli felbontással. 

                Magnonikus számítástechnikai rendszer gyártása és mérése – a projekt a Müncheni Műszaki Egyetem (TU Munich) munkatársaival együttműködésben valósult meg.

 

Jövőbeli kutatási irányok, együttműködési lehetőségek: EU-s projektekben részvétel, együttműködés TU München-nel és egyéb németországi, olaszországi és franciaországi csoportokkal.

Fontosabb publikációk

  • Greil, J., Angotti, A., Kohl, F., Papp, Á., Wagner, M., Cocconcelli, M., Del Giacco, A. et al. (2026). Microscaled Tunable Magnonic RF Phase Shifters. arXiv preprint arXiv, 2606.14280.
  • Rudner, T., Porod, W. and Csaba, Gy. (2024). Design of oscillatory neural networks by machine learning. Frontiers in Neuroscience, 18: 1307525.   
  • Papp, Á., Porod, W. and Csaba, Gy. (2021). Nanoscale neural network using non-linear spin-wave interference. Nature Communications 12(1): 6422.