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IBM成功在一颗原子中存储数据:信用卡大小存储iTunes所有3500万首歌曲

作者:萨洛
2017/03/09 21:45

IBM成功在一颗原子中存储数据:信用卡大小存储iTunes所有3500万首歌曲

由多名专业人员组成的国际化科研团队近日成功打造了全球最小的磁体——独立的原子,并演示在未来可能利用该磁体来存储数据。

而在这项研究成果公布之前,业界普遍认为分子是最小的数据存储单元。为了更形象的说明这项研究成果的意义,你可以想象成这样:一个原子存储 1 bit,那么不到一张信用卡大小的设备能够完全存储 iTunes 音乐库中的所有 3500 万首歌曲。目前该项目由 IBM 研究院艾曼登研究中心(IBM Research -Almaden)和瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的团队共同带领。

2015 年,IBM 研究院首次研发了单原子「探测器」——电子自旋共振(ESR)探测器;今年 3 月 6 日,IBM 公开宣布已找到新方法将 ESR 应用于扫描隧道电子显微镜(STM),确定单一原子的排列状态。而今天介绍的科研项目就是这项新发现的附加成果之一。

通过超级尖的探针扫描物体表面,当探针上的铁原子产生反应 STM 就能测量两者之间的隧道电流,从而能够更直观的测量单个原子的磁场,且灵敏精准度要比其他方式更高。

目前科学家通过最新研发的铁原子传感器,已经成功检测到钬原子的磁场。这主要是因为作为地球吸引元素之一,钬原子具备极高的磁性。同此前研发的铁原子传感器有所不同的是,新方法可以在不影响到靶原子的前提下,只使用一台 STM 同时对钬原子的磁极进行读取和操作。

通过铁原子探针能够读取钬原子的磁极 (北极或者南极),钬原子能够在数字逻辑中存储多个 0 和 1。从本质上来说,科学家完全能够将铁原子当作 ESR 传感器,配合 STM 的操作已经开发出能够在单个原子上存储数据的读写方式。

在《自然》(Nature)上发表的最新研究显示,科研人员发现可以在钬原子的纳米范围内放置一个铁原子,通过电流将钬原子的南北磁极进行对调的情况下铁原子并不会收到任何影响,这样铁原子就能读取钬原子的南北磁极(从而在数字逻辑中代表 0 和 1)。

因为铁原子和钬原子能够如此紧密的共处,因此工程师能够非常便携的创建磁性存储,是当前固态硬盘和机械硬盘存储芯片密度的 1000 多倍。

在下方的视频中,提供了一些关于 STM 的发展历史以及工作原理,在最新研究成果中,它能够成为单个原子读写数据存储系统的重要辅助工具。

通过对这些独立原子的重新排列可以构建出非常合理的三层汉堡型读写存储系统:顶部为这些带有磁性的原子,中间使用氧化镁衬底充当绝缘层,底部则是金属电极。而钬原子的特性之一是,哪怕身处在磁场范围等复杂环境中也能长时间的保持极性,从而通过附着在氧化镁表面成为数据存储的理想媒介。

当 STM 的探针对钬原子引入电流,那么原子的南北极就会发生偏转,从而实现 0 和 1 之间的相互转换。这个步骤或多或少的对应于传统机械硬盘中的「写入」操作。

而「读取」操作主要利用铁原子检测是否存在「Precess」(进动/旋进)现象来检测当前钬原子的磁极状态。当其中原子在磁场中处于为成对的电子自旋中,它们就会以某种特定频率围绕着磁场进行旋转。这个频率取决于磁场强度和原子的磁矩,也就是这个原子的磁力强度。

科研人员为显微镜部署了一个磁场,然后向 STM 的隧道接合处输送高频电压。当电压频率同旋转进动同步之后,旋转就不会收到热平衡(同磁场对齐)的影响。由于扫描频率相同,STM 探针上的铁传感器在相应方向就会检测到变化,在谐振频率中能够检测到隧道电流的明显变化。这个谐振频率会受到附近的磁性原子的影响而发生移动。

本周早些时候在接受 IEEE Spectrum 采访中,艾曼登研究中心的科学家 Chris Lutz 解释道:「这项科研项目的原理和磁共振成像相同,只是我们检测电子进动而并不是核进动,而且通过移动探针我们能够访问我们感兴趣的某一个特定原子,而不是数十亿个。」

Lutz 谨慎的表示近期并不期望这项技术会替代常规的机械硬盘存储。想要实现存储需求,为了让这些电子保持活动活性必须要保持 4 开尔文(零下 269.15 摄氏度)的韩静下,对于时刻放在口袋中的移动设备来说这显然是不可能的。除此之外,还需要相当繁琐的科学和工程措施才能确保整个存储系统真正运行。

Lutz 和他的团队非常明确这项研究成果在未来将会拥有非常广泛的应用前景。事实上早在几年前,由于当时的 STM 设备无法利用观察磁性原子的电子结构,科研团队只能对此类磁性原子望洋兴叹。

但是现在,这种带独立铁原子的全新 ESR 传感器的发明让未来充满了无限可能。对于能够掀起新型计算机存储系统浪潮,现在下结论还为时尚早。但是朝着这个方向发展的进程中,计算机存储将会带来更多的突破性成果。

via IEEE Spectrum

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