Hírek

Munkatársaink cikke a fizikai Nobel-díjról

A BME Fizikai Intézet munkatársai Halbritter András vezetésével ismeretterjesztő cikket közöltek a Fizikai Szemle januári számában a 2024-es fizikai Nobel-díjról, és az ehhez kapcsolódó memrisztoros alkalmazásokról. 

 

Fehérvári János Gergő, Balogh Zoltán, Halbritter András Ernő
Neuromorfikus számítástechnika, avagy hogyan váltsuk aprópénzre a 2024-es fizikai Nobel-díjat?
Fizikai Szemle, 2025. január, 13.-19. oldal

 

A cikk ingyenesen elérhető a Fizikai Szemle januári számának weboldalán

 

 

 

Interjú Bokor Nándorral

A relativitáselmélet alapfogalmait, érdekes jelenségeit és alkalmazásait járja körül az index.hu friss interjúja Bokor Nándorral, a BME Fizikai Intézet egyetemi docensével.

 

Az interjú: https://index.hu/tudomany/2025/01/04/bokor-nandor-relativitas-elmelet-bm...

 

Bokor Nándor Téridő-geometria című könyve: https://www.typotex.hu/book/13506/bokor_nandor_terido-geometria

 

Négy új magyar projekt a Fizikai Intézetben

A Nemzeti Kutatási Kiválóság Program pályázatain a BME Fizikai Intézetből Simon Ferenc, Szaller Dávid, Szunyogh László, és Tóvári Endre is támogatást nyert. Gratulálunk!

 

A támogatott pályázatok:

 

  • Simon Ferenc (Advanced, Fizika Tanszék): Nemkonvencionális spin dinamika és transzport kvantumanyagokban
  • Szaller Dávid (Starting, Fizika Tanszék): Háromdimenziós és topológikus kétdimenziós magnetoelektromosság kimutatása van der Waals-antiferromágnesekben 
  • Szunyogh László (Advanced, Elméleti Fizika Tanszék): Újszerű kétdimenziós mágnesek a technológiai alkalmazás kapujában
  • Tóvári Endre (Starting, Fizika Tanszék): Kétdimenziós antiferromágnesek mágneses és topologikus állapotának elektromos vezérlése

 

További eredmények az NKFIH oldalán:

https://nkfih.gov.hu/palyazoknak/nkfi-alap/tamogatott-projektek-starting24

https://nkfih.gov.hu/palyazoknak/nkfi-alap/tamogatott-projektek-advanced24

 

Kvantumtechnológia a Fizikai Intézetben

Intézetünkben 2025. január 1-jén kezdi meg működését a Kvantumtechnológia Kutatócsoport, ami a HUN-REN Támogatott Kutatócsoportok programjában nyert támogatást. A hároméves projekt teljes finanszírozása mintegy 180 millió forint. A kutatást Pályi András, a BME Elméleti Fizika Tanszék egyetemi docense vezeti, együttműködve a tanszék számos kutatójával, illetve Pintér Miklóssal, a Budapesti Corvinus Egyetem egyetemi tanárával.

 

Hír a HUN-REN honlapján: https://hun-ren.hu/hirek/6-palyazat-reszesul-tamogatasban-a-hun-ren-kozp...

 

Hogyan működik egy szupravezető tranzisztor?

Megjelent a BME Fizikai Intézet Nanoelektronika Kutatócsoportjának cikke a szupravezető tranzisztorok kapcsolási mechanizmusáról a Nature Communications folyóiratban.

 

A bme.hu portál részletes összefoglalót közölt a kutatásról.

 
Tosson Elalaily, Martin Berke, Ilari Lilja, Alexander Savin, Gergő Fülöp, Lőrinc Kupás, Thomas Kanne, Jesper Nygård, Péter Makk, Pertti Hakonen & Szabolcs Csonka 
Switching dynamics in Al/InAs nanowire-based gate-controlled superconducting switch
Nature Communications 15, 9157 (2024)
 
A BME-s kutatók nemzetközi együttműködésben készült összefoglaló cikke a területről:
Leon Ruf, Claudio Puglia, Tosson Elalaily, Giorgio De Simoni, Francois Joint, Martin Berke, Jennifer Koch, Andrea Iorio, Sara Khorshidian, Peter Makk, Simone Gasparinetti, Szabolcs Csonka, Wolfgang Belzig, Mario Cuoco, Francesco Giazotto, Elke Scheer, Angelo Di Bernardo
Gate control of superconducting current: Mechanisms, parameters and technological potential
https://arxiv.org/abs/2302.13734

 

Fizikai Nobel-díj a neurális hálókért

A 2024-es fizikai Nobel-díjat John J. Hopfield amerikai fizikus és Geoffrey E. Hinton brit-kanadai informatikus kapták, a mesterséges neurális hálókkal történő gépi tanulást elősegítő felfedezéseikért. 
 
Ellentmondásosnak tűnhet a hír, hiszen a gépi tanulás inkább az informatika területéhez tartozik, mint a fizikához. Ezt az ellentmondást feloldja, hogy a díjat érdemlő mesterséges neurális hálókat statisztikus fizikai modellek inspirálták. Hopfield az egyik legegyszerűbb, legtöbbet vizsgált statisztikus fizikai modellre, az ún. Ising-modellre alapozva alkotta meg saját memória-modelljét, melynek alaposabb megértését a spinüvegek elméletében alkalmazott módszerek tették lehetővé. Hinton pedig Hopfield modelljének egy sztochasztikus kiterjesztését dolgozta ki, amiben a statisztikus fizika egy másik sarokköve, a Boltzmann-eloszlás játszik kulcsszerepet. 
 
A fizika nem csak inspirációként szolgált a gépi tanulás modelljeihez, de alkalmazza is azokat. “A díjazottak munkája mára sok hasznot hajtott. Fizikusként számos területen alkalmazzuk a mesterséges neurális hálókat, például speciális tulajdonságú új anyagok kifejlesztésére” — nyilatkozta Ellen Moons, a fizikai Nobel-díj-bizottság elnöke.
 
A BME Fizikai Intézet fizika BSc, fizikus-mérnök BSc, és fizikus MSc képzésein hangsúlyos szerepet kap a statisztikus fizika (kurzusok: Statisztikus fizika 1, Statisztikus fizika 2, Rendezetlen rendszerek fizikája) és a gépi tanulás (kurzusok: Bevezetés a gépi tanulásba, Mesterséges intelligencia az adattudományban) is. A BME Fizikai Intézet munkatársai kutatásaikban alkalmazzák és fejlesztik is a gépi tanulás módszereit: alkalmazásra példa egy neurális hálón alapuló malária-diagnosztikai eljárás kidolgozása, fejlesztésre pedig egy hardver-szinten, memrisztorokkal megvalósított Hopfield-féle neurális háló realisztikus szimulációja.
 
Összefoglaló a Nobel-díj oldalán: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/ 
 

Antiferromágneses domének feltérképezése

Szokatlanul erős irányfüggő fényelnyelést figyeltek meg a BME Fizikai Intézet kutatói LiCoPO4-ban. Ezt az optikai kontrasztot az antiferromágneses domének megjelenítésére használták, amelyek általában rejtve vannak a hagyományos mikroszkópos technikák elől. Eredményeiket a Physical Review B-ben Letter-ként tették közzé, amit a szerkesztők ajánlanak, valamint a Physics Magazine-ban egy szinopszis is kiemeli ezt a tanulmányt.
 

B. Tóth, V. Kocsis, Y. Tokunaga, Y. Taguchi, Y. Tokura, and S. Bordács
Imaging antiferromagnetic domains in LiCoPO4 via the optical magnetoelectric effect
 
Összefoglaló a Physics Magazine-ban:
Charles Day
Imaging Antiferromagnetic Domains

 

Oldalak