基于随机自旋电子器件的贝叶斯网络构建模块硬件实现

贝叶斯网络是理解诊断、预测、计算机视觉等现实世界概率问题中因果关系的强大统计模型。对于涉及许多变量间复杂因果依赖的系统，相关贝叶斯网络的复杂度变得在计算上难以处理。因此，这些网络的直接硬件实现是降低功耗与执行时间的一种有前景的途径。然而，文献中少数贝叶斯网络的硬件实现依赖于确定性 CMOS 器件，这类器件在表示贝叶斯网络中固有的随机变量时效率不高。本工作展示了一种用天然随机自旋电子器件实现的贝叶斯网络构建模块的实验演示。这些器件基于具有垂直磁各向异性的纳米磁体，通过重金属底层利用巨自旋霍尔效应产生的自旋轨道矩初始化至其难轴，从而实现随机行为。我们构建了一个由两个随机器件组成的电互连网络，并通过改变连接权重与偏置来调控它们状态间的关联。通过将给定的条件概率表映射到电路硬件，我们证明了任意双节点贝叶斯网络均可由我们的随机网络实现。随后，我们利用所提出的器件，采用实验所得参数，对一个四节点贝叶斯网络的示例案例进行了随机仿真。我们将本工作视为迈向贝叶斯网络大规模硬件实现的第一步。