स्पिनट्रॉनिक्स: ऊर्जा-कुशल कंप्यूटिंग का भविष्य

स्पिनट्रॉनिक्स कैसे कंप्यूटिंग में क्रांति ला सकता है

क्रमशः, हार्डवेयर कंप्यूटिंग की दुनिया सिलिकॉन चिप्स से आगे या यहाँ तक कि क्लासिक बाइनरी कंप्यूटिंग के रूपों से भी परे देखना शुरू कर रही है। इसका कारण यह है कि हमारे कंप्यूटरों और डेटा सेंटरों में सामान्य चिप्स और मेमोरी बनाना लगातार कठिन होता जा रहा है, जहाँ नवीनतम पीढ़ी के ट्रांजिस्टर केवल कुछ नैनोमीटर आकार के होते हैं।

एक अन्य कारक यह है कि ऊर्जा खपत एक समस्या बनती जा रही है क्योंकि कंप्यूटिंग शक्ति की मांग, विशेष रूप से AI सिस्टमों के लिए, लगातार बढ़ रही है।

कई प्रस्तावित समाधान हैं, जिनमें क्वांटम कंप्यूटिंग और फोटोनिक्स सबसे प्रमुख विकल्प हैं, जो या तो कंप्यूटिंग की मांग को कम करने या इसे तेज़ और कम ऊर्जा-गहन बनाने के लिए हैं।

एक अन्य है स्पिनट्रॉनिक्स, जो इलेक्ट्रॉनों के स्पिन, एक क्वांटम विशेषता, का उपयोग करता है, न कि विद्युत धारा (इलेक्ट्रॉनों का प्रवाह)।

वैज्ञानिक स्पिनट्रॉनिक्स को इतना कुशल बनाने पर काम कर रहे हैं कि यह हमारी कंप्यूटिंग आवश्यकताओं के एक महत्वपूर्ण हिस्से को बदल सके।

कोरिया इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी (KIST), सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी, कुन्सान नेशनल यूनिवर्सिटी (कोरिया), यॉन्सेई यूनिवर्सिटी, और जॉहान्स गुटेनबर्ग यूनिवर्सिटी मैन्स (जर्मनी) के शोधकर्ताओं द्वारा हाल ही में प्रकाशित एक वैज्ञानिक पत्र में पाया गया है कि स्पिन हानि को फिर से चुंबकीयकरण में परिवर्तित किया जा सकता है, जिससे स्पिनट्रॉनिक्स इलेक्ट्रॉनिक्स और अधिक ऊर्जा-कुशल बनते हैं।

उन्होंने अपने परिणाम Nature Communications¹ में प्रकाशित किए, शीर्षक “मैग्नोनिक स्पिन डिसिपेशन द्वारा प्रेरित मैग्नेटाइजेशन स्विचिंग” के तहत।

चीनी एकेडमी ऑफ साइंसेज़, नेशनल सिंक्रोट्रॉन रेडिएशन लैबोरेटरी (चीन), शंघाईटेक यूनिवर्सिटी, और बेइहांग यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा एक और हालिया खोज यह थी कि स्पिनट्रॉनिक सामग्री में मौजूद अपूर्णताओं का उपयोग करके इलेक्ट्रॉनिक्स को तेज़, अधिक स्मार्ट और अधिक कुशल बनाया जा सकता है।

उन्होंने अपने परिणाम Nature Materials² में प्रकाशित किए, शीर्षक “ऑर्बिटल हॉल इफ़ेक्ट का अपरंपरागत स्केलिंग” के तहत।

स्पिनट्रॉनिक्स के लाभ और संभावित अनुप्रयोग

इलेक्ट्रॉनिक घटक, जैसे ट्रांजिस्टर, पारंपरिक रूप से सिलिकॉन से बनते हैं और अर्धचालकों पर निर्भर होते हैं। बाइनरी में 0 और 1 संकेत विद्युत धारा के प्रवाह या अवरोध को दर्शाते हैं।

गणना करने का एक वैकल्पिक तरीका स्पिनट्रॉनिक्स उपकरणों के माध्यम से है, जो इलेक्ट्रॉनों के स्पिन (एक मूलभूत क्वांटम विशेषता) पर कार्य करते हैं, न कि विद्युत धारा (इलेक्ट्रॉनों का प्रवाह) पर।

स्रोत: Insight IAS

डेटा को स्पिन कोणीय गति में एन्कोड किया जा सकता है, जिसे इलेक्ट्रॉन की अंतर्निहित “ऊपर” या “नीचे” अभिविन्यास के रूप में कल्पना किया जा सकता है, और ऑर्बिटल कोणीय गति में, जो वर्णन करता है कि इलेक्ट्रॉन परमाणु नाभिकों के चारों ओर कैसे गति करते हैं।

क्योंकि इसमें केवल 0 और 1 से अधिक जानकारी होती है, स्पिन पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक्स की तुलना में प्रति परमाणु अधिक डेटा रख सकता है।

स्पिनट्रॉनिक्स के क्लासिकल इलेक्ट्रॉनिक सिस्टमों पर कुछ अन्य क्लासिकल इलेक्ट्रॉनिक सिस्टमों पर लाभ, notably:

• तेज़ डेटा, क्योंकि स्पिन को बहुत जल्दी बदला जा सकता है।
• कम ऊर्जा खपत, क्योंकि स्पिन को बदलने के लिए वह शक्ति कम लगती है जो इलेक्ट्रॉनों के प्रवाह को बनाए रखने के लिए आवश्यक होती है।
• जटिल अर्धचालक सामग्री के बजाय सरल धातुओं का उपयोग किया जा सकता है।
• स्पिन अर्धचालक स्थिति की तुलना में कम अस्थिर है, जिससे डेटा स्टोरेज अधिक स्थिर बनता है।

स्वाइप करके स्क्रॉल करें →

स्पिनट्रॉनिक्स पहले से ही हार्ड ड्राइव्स में उपयोग किया जाता है और इसने पिछले दशक में डेटा स्टोरेज क्षमता को बढ़ाने में मदद की है।

“स्पिन इलेक्ट्रॉनों की एक क्वांटम यांत्रिक विशेषता है, जो इलेक्ट्रॉनों द्वारा ले जाया गया एक छोटा चुंबक जैसा है, जो ऊपर या नीचे की ओर इंगित करता है।

हम इलेक्ट्रॉनों के स्पिन का उपयोग करके जानकारी को स्थानांतरित और प्रोसेस कर सकते हैं, जिसे स्पिनट्रॉनिक्स उपकरण कहा जाता है।”

Talieh Ghiasi – Delft University of Technology में पोस्टडॉक शोधकर्ता

स्पिनट्रॉनिक्स में सामग्री चुनौतियों को पार करना

इन लाभों के बावजूद, स्पिनट्रॉनिक्स अभी तक व्यावसायिक लोकप्रियता नहीं हासिल कर पाए हैं। यह आंशिक रूप से सामग्री दोषों की भूमिका के कारण है। सामग्री में अपूर्णताओं को जोड़ने से कभी-कभी मेमोरी बिट्स में डेटा “लिखना” आसान हो जाता है, क्योंकि आवश्यक धारा कम हो जाती है।

हालांकि, ये दोष विद्युत प्रतिरोध को बढ़ाते हैं और स्पिन हॉल चालकता को कम करते हैं, जिससे डेटा को एन्कोड करने के लिए स्पिन का उपयोग करना काफी चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

एक समाधान स्ट्रॉन्शियम रूथेनेट (SrRuO3) का उपयोग हो सकता है, जो एक ट्रांज़िशन मेटल ऑक्साइड है जिसकी विशेषताओं को बारीकी से समायोजित किया जा सकता है।

सामग्री में दोषों की सावधानीपूर्वक इंजीनियरिंग, कस्टम-डिज़ाइन किए गए उपकरणों और सटीक माप तकनीकों का उपयोग करके, यह बदलती है कि स्पिन इनसे कैसे प्रतिक्रिया करते हैं।

“वे स्कैटरिंग प्रक्रियाएँ जो सामान्यतः प्रदर्शन को घटाती हैं, वास्तव में ऑर्बिटल कोणीय गति की आयु को बढ़ाती हैं, जिससे ऑर्बिटल धारा में सुधार होता है।”

डॉ. Xuan Zheng – चीनी एकेडमी ऑफ साइंसेज़

यह पारंपरिक स्पिन-आधारित सिस्टमों से मूल रूप से अलग है। इन प्रयोगों में, अनुकूलित चालकता मॉड्यूलेशन ने स्विचिंग ऊर्जा दक्षता में 3 गुना सुधार दिया।

“यह कार्य मूल रूप से इन उपकरणों के डिजाइन के नियमों को पुनः लिखता है। सामग्री की अपूर्णताओं से लड़ने के बजाय, अब हम उनका उपयोग कर सकते हैं।”

प्रो. Zhiming Wang – चीनी एकेडमी ऑफ साइंसेज़

स्पिनट्रॉनिक्स के साथ ऊर्जा-कुशल कंप्यूटिंग

चुंबकत्व और स्पिन

स्पिन इलेक्ट्रॉन कणों की एक विशेषता है, इसलिए यह आश्चर्यजनक नहीं है कि शोधकर्ता स्पिन और इलेक्ट्रॉनिक सामग्री के चुंबकत्व के बीच नए संबंध खोज रहे हैं।

कोरियाई शोधकर्ता इस संबंध का अध्ययन कर रहे थे। पारंपरिक रूप से, एक इलेक्ट्रॉनिक घटक की मैग्नेटाइजेशन को 1 और 0 के बीच स्विच करने के लिए दिशा बदलने हेतु बड़ी धारा की आवश्यकता होती है। इस प्रक्रिया से स्पिन हानि होती है, जिसे शक्ति बर्बादी और कम दक्षता का प्रमुख स्रोत माना गया है।

इस हानि को कम करने और स्पिन डिसिपेशन को घटाने के बजाय, वे इसे एक फेरोमैग्नेटिक धातु को एंटीफेरोमैग्नेटिक इन्सुलेटर के साथ संयोजित करके उपयोग करने की दिशा में देख रहे हैं।

स्रोत: Nature Materials

स्रोत: Nature Materials

स्पिन करंट

शोधकर्ताओं ने स्पिन करंट पर ध्यान केंद्रित किया, जिन्हें मैग्नॉन भी कहा जाता है।

स्रोत: Hubpage

उन्होंने पाया कि स्पिन-से-मैग्नॉन रूपांतरण दक्षता सबसे अधिक तब होती है जब मैग्नेटो-क्रिस्टलीय आसान अक्ष (n) स्पिन ध्रुवीकरण (μ) के सबसे निकट होता है।

व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ है कि स्पिन की हानि का उपयोग सामग्री की चुंबकीय स्थिति में परिवर्तन लाने के लिए आवश्यक ऊर्जा प्रदान करने में किया गया। 

स्रोत: Nature Materials

वर्तमान तकनीकों का उपयोग करके स्केलेबल

यह विधि एक सरल उपकरण संरचना अपनाती है जो मौजूदा अर्धचालक निर्माण प्रक्रियाओं के साथ संगत है।

“अब तक, स्पिनट्रॉनिक्स क्षेत्र केवल स्पिन हानियों को कम करने पर केंद्रित रहा है, लेकिन हमने हानियों को ऊर्जा के रूप में उपयोग करके मैग्नेटाइजेशन स्विचिंग को प्रेरित करने की नई दिशा प्रस्तुत की है,”

डॉ. Dong-Soo Han – KIST में वरिष्ठ शोधकर्ता

यह इसे बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए अत्यधिक संभव बनाता है, और यह लघुकरण और उच्च एकीकरण के लिए भी लाभदायक है, जो इलेक्ट्रॉनिक्स में अधिक मूलभूत नई डिज़ाइनों को अपनाने की गति को काफी धीमा कर सकता है।

इसलिए, यह खोज AI अर्धचालकों की मेमोरी और कंप्यूटिंग, अल्ट्रा-लो पावर मेमोरी, न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग, और प्रायिकता-आधारित कंप्यूटिंग उपकरणों में तेज़ अनुप्रयोग देख सकती है।

जैसे ही ये क्षेत्र पहले से ही तेजी से बढ़ रहे हैं, यह तकनीक को एक विशाल अवसर का द्वार प्रदान कर सकता है।

“हम अल्ट्रा-छोटे और कम-शक्ति वाले AI अर्धचालक उपकरणों को सक्रिय रूप से विकसित करने की योजना बना रहे हैं, क्योंकि वे AI युग में आवश्यक अल्ट्रा-लो पावर कंप्यूटिंग तकनीकों के आधार के रूप में कार्य कर सकते हैं।”

डॉ. Dong-Soo Han – KIST में वरिष्ठ शोधकर्ता

निष्कर्ष

स्पिनट्रॉनिक्स अब तक हार्ड ड्राइव तकनीक तक सीमित था, लेकिन इलेक्ट्रॉनों के स्पिन को कैसे नियंत्रित और उपयोग किया जाए, इस बेहतर समझ के कारण यह तेजी से बदल रहा है।

यह नई प्रकार की इलेक्ट्रॉनिक्स बनाएगा, जो नई और छोटे चिप्स की तरह अधिक शक्तिशाली नहीं बल्कि अधिक ऊर्जा-कुशल और निर्माण में भी आसान होगी, दोनों ही बिंदु महत्वपूर्ण हैं क्योंकि ऊर्जा खपत AI डेटा सेंटरों और एज कंप्यूटिंग (जैसे स्व-ड्राइविंग कारों या रोबोटिक्स) के तैनाती में बढ़ती बाधा बन रही है।

स्पिनट्रॉनिक्स कंपनियां

1. Everspin Technologies

Everspin Freescale (अब NXP, स्टॉक टिकर NXPI) की एक शाखा है जो MRAM मेमोरी सिस्टम विकसित करने के लिए समर्पित है। इसे 2016 में स्पिन-ऑफ़ किया गया और IPO किया गया।

Everspin को MRAM तकनीक (मैग्नेटोरेज़िस्टिव रैंडम-एक्सेस मेमोरी) का नेता माना जाता है, जो Freescale के 2006 में पहला MRAM चिप व्यावसायिक बनाने के अनुभव को विरासत में प्राप्त करता है।

क्योंकि MRAM एक ऐसी मेमोरी है जो धारा की अनुपस्थिति में भी बनी रहती है, इसे संवेदनशील उपयोग मामलों में बढ़ती हुई उपयोग किया जा रहा है जहाँ महत्वपूर्ण डेटा का नुकसान जोखिमपूर्ण होता है।

डेटा एनालिटिक्स, क्लाउड कंप्यूटिंग, दोनों स्थलीय और बाह्यस्थलीय, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), और एज AI, जिसमें औद्योगिक IoT शामिल है, जैसे व्यापक अनुप्रयोगों द्वारा संचालित, स्थायी मेमोरी का बाजार 2020 से 2030 के बीच 27.5% की CAGR पर बढ़ने की भविष्यवाणी है
Everspin

स्रोत: Everspin

कंपनी का अनुमान है कि बाजार 2027 तक $7.4 बिलियन का आकार हासिल करेगा। कंपनी ने 2021 से कोई ऋण नहीं लिया है और सकारात्मक मुक्त नकदी प्रवाह रखी है।

Everspin MRAM उत्पाद वर्तमान में एक छोटा लेकिन बढ़ता हुआ निचे में हैं, ऐसे बाजारों की सेवा करते हैं जहाँ विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है, जैसे एयरोस्पेस, उपग्रह, डेटा रिकॉर्डर, रोगी मॉनिटरिंग डिवाइस आदि।

स्रोत: Everspin

चिपसेट, AI, और सिनैप्टिक सिस्टमों की वृद्धि कंपनी के लिए दीर्घकालिक प्रोत्साहन भी हो सकती है।

2. NVE Corporation

स्पिनट्रॉनिक्स का एक और नेता, NVE ने 1995 में MRAM तकनीक में अपने पहले पेटेंट से इस तकनीक पर काम किया है। यह स्पिनट्रॉनिक सेंसर और आइसोलेटर बनाता है, जो मुख्यतः कारों, गियर्स, चिकित्सा उपकरणों, पावर सप्लाई और अन्य औद्योगिक उपकरणों के मापन और सेंसर सिस्टम में उपयोग होते हैं।

स्रोत: NVE

यह NVE को Everspin से कुछ अलग श्रेणी में रखता है, जहाँ NVE एक औद्योगिक कंपनी है जिसका निचे बाजार (स्पिनट्रॉनिक्स का उपयोग करने वाला मैग्नेटोमीटर) में मजबूत स्थान है, जबकि Everspin अधिकतर मेमोरी/कंप्यूटिंग कंपनी है जो Intel (INTC ), Qualcomm (QCOM ), Toshiba, और Samsung जैसे प्रतिस्पर्धियों के साथ काम करती है, जो भी अपने स्वयं के MRAM उत्पाद विकसित कर रहे हैं।

यह स्टॉक को निवेशकों की प्रोफ़ाइल के आधार पर अधिक (या कम) आकर्षक बना सकता है, जहाँ NVE का स्टॉक उन अधिक रूढ़िवादी निवेशकों को अधिक आकर्षित करता है जो लाभांश यील्ड और सुरक्षा की तलाश में हैं।

संदर्भित अध्ययन

<sup>1. Peng, S., Zheng, X., Li, S. et al. ऑर्बिटल हॉल इफ़ेक्ट का अपरंपरागत स्केलिंग. Nature Materials. (2025). https://doi.org/10.1038/s41563-025-02326-3
2. Choi, WY., Ha, JH., Jung, MS. et al. मैग्नोनिक स्पिन डिसिपेशन द्वारा प्रेरित मैग्नेटाइजेशन स्विचिंग. Nature Communications 16, 5859 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-61073-w</sup>