Voltage-controlled skyrmion-based nanodevices for neuromorphic computing using a synthetic antiferromagnet.
Voltage-controlled skyrmion-based nanodevices for neuromorphic computing using a synthetic antiferromagnet.
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使用合成反铁磁体进行神经形态计算的基于电压控制的斯格明子的纳米器件
DOI：
10.1039/d0na00009d
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发表时间：
2020-03-17
影响因子：
4.7
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
自旋电子学在高速、高集成度和低功耗的神经形态计算系统中具有重要的应用潜力。在这篇文章中，我们提出了一个超低耗散的skyrmion为基础的纳米器件组成的合成反铁磁体（SAF）和压电基板的神经形态计算。在具有弱各向异性能（Ea）的SAF的上层中可以产生Skyrmion/Skyrmion气泡。在异质结构上施加弱电场，可以操纵层间反铁磁耦合，从而引起大skyrmion气泡和小skyrmion之间的连续过渡。因此，这引起磁隧道结的电阻的变化，其可以以0.3fJ的非常低的能量消耗为代价来模拟突触的增强/抑制和神经元的泄漏积分和激发功能。这些结果为超低功耗神经形态计算应用铺平了道路。
Spintronics exhibits significant potential for a neuromorphic computing system with high speed, high integration density, and low dissipation. In this article, we propose an ultralow-dissipation skyrmion-based nanodevice composed of a synthetic antiferromagnet (SAF) and a piezoelectric substrate for neuromorphic computing. Skyrmions/skyrmion bubbles can be generated in the upper layer of an SAF with a weak anisotropy energy (Ea). Applying a weak electric field on the heterostructure, interlayer antiferromagnetic coupling can be manipulated, giving rise to a continuous transition between a large skyrmion bubble and a small skyrmion. This thus induces a variation of the resistance of a magnetic tunneling junction that can mimic the potentiation/depression of a synapse and the leaky-integral-and-fire function of a neuron at a cost of a very low energy consumption of 0.3 fJ. These results pave a way to ultralow power neuromorphic computing applications.
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Boyn S;Grollier J;Lecerf G;Xu B;Locatelli N;Fusil S;Girod S;Carrétéro C;Garcia K;Xavier S;Tomas J;Bellaiche L;Bibes M;Barthélémy A;Saïghi S;Garcia V
通讯作者：
Garcia V
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Beach GSD
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