Wirbelstrom-Löser für Mikromagnetisches Inverses Design

Die regelmäßige Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien wie Mobilfunk, mobiles Internet, Bluetooth, Wi-Fi usw. ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Die ständig steigenden Anforderungen an die drahtlose Datenübertragung erfordern jedoch neue Technologien. Die fünfte Generation digitaler Kommunikationssysteme ermöglicht eine höhere Geschwindigkeit, größere Bandbreite, kürzere Latenzzeiten und einen geringeren Energieverbrauch. In den letzten Jahrzehnten waren akustische Oberflächenwellen die Schlüsseltechnologie von Filtern und Multiplexern für drahtlose Datenübertragungssysteme. Die Realisierung für das 5G- Hochband ist jedoch eine herausfordernde Aufgabe und neue Technologien müssen erforscht werden. Die sich ausbreitende Anregung im Spinsystem eines festen magnetischen Körpers - Spinwellen - könnte eine vielversprechende Alternative darstellen. Die Hauptvorteile von Spinwellen sind der Frequenzbereich von einem GHz bis zu zehn THz, die Verwendung konventioneller Photolithographie, keine Notwendigkeit der Isolierung, Rekonfigurierbarkeit, nichtlineare und nicht-reziproke Funktionalitäten. Die größte Herausforderung ist momentan die relativ geringe Effizienz der Anregung und Detektion von Spinwellen. Im Rahmen dieses IMECS-Projekts entwickeln wir neue numerische Methoden und verbinden sie mit neuen Konzepten des maschinellen Lernens, um hocheffiziente Spinwellenwandler zu entwerfen. Unser Ansatz basiert auf der Erweiterung mikromagentischer Simulationen um ein dynamisches elektromagnetisches Feldes. Mikromagnetische Simulationen sind ein wertvolles Werkzeug zur Beschreibung magnetischer Systeme im Mikrometermaßstab. Eine häufige Einschränkung der derzeitigen Implementierungen ist die Verwendung der magnetostatischen Näherung, die die magnetische Induktion ignoriert. Die Verwendung eines quasistatisches elektromagnetisches Feld, einschließlich einer genauen Beschreibung der induzierten elektrischen Felder, erweitert die Anwendbarkeit auf hohe Frequenzen oberhalb einiger GHz und wird moderne Anwendungen in den Bereichen Spintronik, Magnonik und Mikrowellentechnik ermöglichen. Der in diesem Projekt entwickelte erweiterte mikromagnetische Code wird die Grundlage für die genaue Modellierung und das Verständnis des Wandlerverhaltens bilden. Ergänzt durch moderne Designansätze wie maschinelles Lernen und inverses Design wird die Herausforderung der Optimierung der Wandlereffizienz aus einer völlig neuen Perspektive angegangen. Zunächst werden die gewünschten Betriebseigenschaften des Wandlers formuliert und dann wird mit Hilfe eines numerischen Optimierungsverfahrens ein optimales Wandlerdesign gefunden. Schließlich werden alle optimierten und neuen Wandlerdesigns mit Hilfe fortschrittlicher Nanofabrikationsanlagen hergestellt, experimentell getestet und einem Benchmarking unterzogen. Damit wird der Entwicklungszyklus abgeschlossen und der Weg für künftige magnonische Anwendungen geebnet.