Cuantificación de la capacidad computacional de una plataforma de computación de reservorio nanomagnética con dinámicas de magnetización emergentes

Se han propuesto recientemente dispositivos basados en arrays de nano-anillos magnéticos interconectados con dinámicas de magnetización emergentes para su uso en aplicaciones de computación de reservorio, pero para que sean computacionalmente útiles, debe ser posible optimizar sus respuestas dinámicas. Aquí, utilizamos un modelo fenomenológico para demostrar que tales reservorios pueden ser optimizados para tareas de clasificación ajustando hiperaparámetros que controlan la escala y la tasa de entrada de datos en el sistema utilizando campos magnéticos rotatorios. Utilizamos métricas independientes de tareas para evaluar las capacidades computacionales de los anillos en cada conjunto de estos hiperaparámetros y mostramos cómo estas métricas se correlacionan directamente con el rendimiento en tareas de reconocimiento de dígitos hablados y escritos. Luego mostramos que estas métricas y el rendimiento en tareas pueden mejorarse aún más expandiendo la salida del reservorio para incluir múltiples medidas concurrentes de los estados magnéticos de los arrays de anillos.