近期，著名期刊《Nature Electronics》刊发了来自韩国科学技术院等的研究团队的题为“Skyrmion-based artificial synapses for neuromorphic computing”的文章，他们展示了基于Pt/GdFeCo/MgO磁性多层膜中的磁斯格明 ...
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背景 磁斯格明子是拓扑结构上不平凡的旋转结构，展示了迷人的物理特性，并有相当大的潜力作为高能效数据存储、处理和传输设备的基础。最初，斯格明子首先在超低温度下在磁性化合物如MnSi和FeCoSi中被观察到，它们的非中心对称的B20晶体结构引起相邻自旋之间的反对称交换相互作用，称为Dzyaloshinskii-Moriya相互作用(DMI)。研究发现，在室温下，在溅射薄膜和多层如Ta/CoFeB/ TaOx和Pt/CoFeB/MgO中可以存在斯格明子，通过界面取向DMI、垂直磁各向异性(PMA)和杂散场稳定。之前的研究对斯格明子的电控产生、运动、探测和耗尽分别在不同的材料平台上进行了演示，这些研究成果表明有可能创造出一种全电子的、全功能的基于斯格明子的电子设备，而这种设备到目前为止仍是未知的。 摘要 自从十年前在实验中发现磁斯格明子以来，由于其适合未来低功率电子器件的迷人物理和拓扑特性，人们一直致力于将这种粒子引入全电子全功能设备中。在这里，我们实验演示了这种器件——为神经形态计算而设计的基于斯格明子的电操作人工突触装置。我们提出，控制电流诱导的产生，运动，检测和删除的铁磁性多层斯格明子可以被利用在一个单一的装置在室温下模拟生物突触的行为。仿真结果表明，这种基于斯格明子的神经突触可用于手写体识别数据集的神经形态模式识别计算，准确率达到~89%，与基于软件的训练准确率~94%相当。芯片级模拟突触了斯格明子突触与现有技术相比的潜力。我们的实验结果阐明了基于斯格明子的全功能电子设备的基本概念，同时为基于自旋式仿生计算的新兴领域提供了一个新的基础。 Magnetic skyrmions are topologically protected spin textures that have nanoscale dimensions and can be manipulated by an electric current. These properties make the structures potential information carriers in data storage, processing and transmission devices. However, the development of functional all-electrical electronic devices based on skyrmions remains challenging. Here we show that the current-induced creation, motion, detection and deletion of skyrmions at room temperature can be used to mimic the potentiation and depression behaviours of biological synapses. In particular, the accumulation and dissipation of magnetic skyrmions in ferrimagnetic multilayers can be controlled with electrical pulses to represent the variations in the synaptic weights. Using chip-level simulations, we demonstrate that such artificial synapses based on magnetic skyrmions could be used for neuromorphic computing tasks such as pattern recognition. For a handwritten pattern dataset, our system achieves a recognition accuracy of ~89%, which is comparable to the accuracy achieved with software-based ideal training (~93%). |
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