Aplican redes neuronales al desarrollo de la grabación magnética multicapa
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Las nuevas tecnologías están siendo de gran ayuda para acelerar a investigación y desarrollo de la propia tecnología, y ya se están aplicando en campos como el almacenamiento magnético. Un equipo de investigadores de Japón, China y Estados Unidos ha utilizado un sistema de detección basado en redes neuronales para mejorar el sistema de ecualización necesario para materializar la tecnología de grabación magnética en soportes multicapa, una de las innovaciones más recientes de la industria.
Investigadores destacados de la industria de almacenamiento magnético han propuesto recientemente la posibilidad de crear una nueva tecnología de grabación magnética multicapa (MLMR), que permitiría incrementar enormemente la capacidad de los discos duros. Para ello proponen apilar capas de diferentes materiales magnéticos sobre un soporte rígido, empleando un cabezal de lectura capa de emitir diferentes formas de onda para leer los datos en cada una de las capas, por separado.
Para ello es preciso utilizar un sistema ecualizador que regule con precisión los diferentes tipos de ondas empleados para la lectura y la escritura, aunque hasta ahora no se ha logrado crear un sistema verdaderamente funcional de varias capas. Pero un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Washington, de la Universidad de Tohuku en Japón y del Instituto de Tecnología de Nanjing, en china, han hallado una forma de romper esa barrera, y han descrito una forma de crear un sistema de almacenamiento magnético en dos capas, que en el futuro podría ampliarse a más.
Para ello, como explican en el artículo que han publicado en la revista IEEE Transactions on Magnetics, han propuesto tres mecanismos de ecualización y detección que permitirían garantizar la necesaria fiabilidad para construir un sistema MLMR viable. Y afirman que podría servir para apilar dos o más capas, incrementando la densidad de área en un 16,2% con respecto a los sistemas propuestos hasta ahora (dos capas frente a una). El primero es un ecualizador de red neuronal convolucional (CNN) con u algoritmo MLMR Viterbi (VA) para la detección de los datos. Sus pruebas muestran que este sistema supera al tradicional ecualizador 2-D-LMMSE convencional.
El segundo sistema utiliza CNN para la ecualización y separación de señales de cada capa, seguido de un VA regular, y el tercero contienen CNN capacitados para proporcionar directamente “estimaciones de bits suaves”. Afirman que al conectar el detector CNN con un decodificador de canal, se puede lograr el incremento mencionado en la densidad de área. Este campo del desarrollo del almacenamiento magnético se encuentra en sus primeras etapas, pero con descubrimientos como este cabe esperar que en el futuro se puedan fabricar discos duros HDD o cintas magnéticas multicapa, que podrían elevar la capacidad disponible a un nuevo nivel.
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