Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Design of k-space Magnon Dynamics by Machine Learning

Résumé

We demonstrate the application of machnine learning techniques to the design of magnonic neuromorphic devices. Specifically, we show that these techniques are applicable not only to inverse-design propagating waves but to engineer the modal dynamics of nanomagnets in such a way that these magnets solve basic classification tasks.
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Dates et versions

hal-04900905 , version 1 (20-01-2025)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04900905 , version 1

Citer

Csaba Gyorgy, Papp Adam, Andras Horvath, Kim Joo-Von, Massouras Maryam, et al.. Design of k-space Magnon Dynamics by Machine Learning. IEEE Intermag Digest, IEEE, May 2023, Sendai (JP), Japan. ⟨hal-04900905⟩
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