Магнитные нановихри помогли ученым создать истинно случайные числа

Магнитные нановихри помогли ученым создать истинно случайные числа

Магнитные нановихри помогли ученым создать истинно случайные числа

В университете Брауна, США, разработали новый метод генерации случайных чисел на основе скирмионов — крохотных магнитных вихрей, возникающих в некоторых тонкопленочных материалах. Быстродействие при этом может достигать 10 млн чисел в секунду, а выход получается абсолютно случайным, что важно для криптозащиты данных.

Большинство современных генераторов случайных чисел (ГСЧ) на самом деле таковыми не являются, так как они не способны обеспечить истинно произвольный результат. Во многих случаях такой псевдослучайности вполне достаточно, но при использовании ГСЧ для защиты данных желательно, чтобы возможность угадать выход была полностью исключена.

В поисках способов генерации истинно случайных чисел исследователи часто обращаются к свойствам самих материалов, на основе которых можно создать подобные устройства. Возможность использования скирмионов с этой целью рассматривали неоднократно, но авторы таких работ в основном изучали совокупное движение скирмионов в магнитном слое.

Эти вихревые структуры размером меньше 1 микрона формируются в тонкой пленке при повороте спина электронов под внешним воздействием — например, в магнитном поле. Они очень устойчивы и ведут себя как элементарные частицы, хаотически двигаясь внутри двумерного материала.

Как оказалось, эффект можно еще больше повысить, если использовать изменение размера (диаметра) скирмионов. Эти флуктуации произвольны, когда квазичастица не участвует в общем движении.

Чтобы в этом удостовериться, университетские исследователи создали магнитные тонкие пленки с намеренно привнесенными небольшими дефектами. Когда возникали новые вихри, эти ловушки помогали удерживать их на месте.

Измерения проводились с использованием аномального эффекта Холла. Изменения напряжения переводились в цифру и позволили получить искомую произвольную последовательность.

По оценке исследователей, при оптимальном распределении дефектов в кристаллической решетке скорость генерации случайных чисел может составить 10 млн/с. Результаты, полученные в Брауновском университете, опубликованы в журнале Nature Communications.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru