Forscher der Universität Duisburg-Essen und der Ghent University haben eine Methode entwickelt, die Sprachmuster mit einer Genauigkeit von bis zu 98,5 Prozent durch ein magnetisches Material erkennen kann. Die Methode basiert auf einem skyrmionischen Reservoir, einem dünnen magnetischen Film, der aus kleinen magnetischen Wirbeln besteht und auf elektrische Signale reagieren kann. Während herkömmliche Mustererkennungssysteme auf neuronalen Netzen basieren, die teure Datensätze benötigen, um zu trainieren, können skyrmionische Reservoirs ohne vorherige Schulung eingesetzt werden.
In den Experimenten verwendeten die Forscher Aufnahmen gesprochener Ziffern von 0 bis 9 aus einer Standarddatenbank. Dann analysierten sie die Frequenzen, die in jedem Moment des gesprochenen Wortes verwendet wurden. Anschließend wandelten sie diese Informationen in Spannungssignale um, die sie auf den dünnen magnetischen Film anwendeten. Das Material formte dabei ein Muster, das für jede gesprochene Ziffer einzigartig war. Die Genauigkeit des Systems bei der Erkennung von Ziffern betrug 97,4 Prozent. Bei weiblichen Stimmen war die Erkennungsgenauigkeit mit 98,5 Prozent noch höher.
Die Forscher glauben, dass skyrmionische Reservoirs in Zukunft in der Lage sein werden, verschiedene Signale schnell und effizient zu erkennen und zu interpretieren. Beispielsweise könnten sie in autonomen Fahrsystemen oder in der Wettervorhersage eingesetzt werden. Die nächste Herausforderung besteht darin, das System so zu optimieren, dass es auch Signale aus komplexeren Messungen wie beispielsweise EEGs erkennen kann.
Dr. Karin Everschor-Sitte, Professorin für Theoretische Physik an der Universität Duisburg-Essen und Leiterin des Teams, betonte, dass die skyrmionischen Reservoirs schneller und energieeffizienter seien als herkömmliche neuronale Netze. Die Technologie könnte in Zukunft also dazu beitragen, die Verarbeitung großer Datenmengen zu beschleunigen und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken.
Die Forscher betonen jedoch, dass es noch Zeit und weitere Studien bedarf, um sicherzustellen, dass die Methode tatsächlich in der Praxis angewendet werden kann. Sie planen, ihre Arbeit weiterzuentwickeln, um die Technologie für die breitere Anwendung zu optimieren.
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