储层计算 (RC) 与其他人工神经网络相比具有一些优势，包括使该技术得名的储层。储层的主要功能是更快、更有效地对输入数据进行非线性转换。自旋波是一种由磁相互作用引起的波状扰动传播，可以穿过材料。这些激发是由电子自旋驱动的。

通过利用电和自旋自由度之间的耦合，自旋波储存器为电自旋转换提供了一个新平台。这些设备包含一个物理储存器，用作非线性模拟元件，能够转换电信号转换为相应的自旋波表示，提高学习准确性和短期记忆任务。这项技术的实际应用可以在从生物医学成像到自动驾驶汽车技术等领域产生巨大影响。

在《物理评论应用》上发表的一项研究中发表的一项研究中，研究人员设计了一种装置，用于检测由三个球面波激发的表面模式自旋波信号。研究人员开发的自旋波储存器装置提供的结果表明，表面模式自旋波的电信号在所有四个观测天线上都可以检测到，证明了其作为一输入四输出储存器的功能。

此前，对自旋波储层的研究多为理论研究，但本研究结果证实了该方法的有效性，无需使用虚拟节点(一种数据分配和任务简化的方法)来评估外部磁场，进一步推动自旋波储层成为一种实用方法，而不仅仅是一种理论方法。

本研究收集的信息是通过使用一种易于磁化的金属合金薄膜获得的，这种薄膜具有磁铁的特性，这意味着它可以被磁化，并且会长时间保持磁化状态。自旋波由磁场激发，波形由天线检测，外部场通过自旋波库估算。