← 返回
储能系统技术 储能系统 深度学习 ★ 5.0

基于溅射BiSb的垂直磁隧道结中自旋轨道矩增强及其在神经形态计算中的应用

Enhancement of spin–orbit torque in sputtered BiSb-based perpendicular magnetic tunnel junctions for neuromorphic computing applications

作者 De Boeck
期刊 Applied Physics Letters
出版日期 2025年1月
卷/期 第 127 卷 第 13 期
技术分类 储能系统技术
技术标签 储能系统 深度学习
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 拓扑绝缘体 自旋轨道矩 垂直磁隧道结 BiSb 人工神经网络
语言:

中文摘要

拓扑绝缘体因其高效产生自旋轨道矩(SOT)的潜力,在低功耗磁阻随机存取存储器中具有重要前景。本研究将BiSb集成至垂直磁隧道结(pMTJ)中,实现高效的SOT翻转。通过优化BiSb厚度并引入Ta缓冲层,阻尼类SOT效率提升三倍,开关电流降低60%。X射线衍射表明,随着BiSb厚度增加,晶体质量改善,有助于增强自旋电流生成。所制备的BiSb-pMTJ展现出渐进式长时程增强/抑制及脉冲电流下的S型电阻调控等关键神经形态功能。基于实验提取的器件特性构建三层人工神经网络,实现了高精度手写数字识别。

English Abstract

Topological insulators offer unique properties for generating high spin–orbit torque (SOT), promising to revolutionize magnetoresistive random-access memory with a low power consumption. In this work, BiSb is integrated into perpendicular magnetic tunnel junctions (pMTJs) to enable efficient SOT switching. By optimizing the BiSb thickness and introducing a Ta buffer layer, a threefold enhancement in damping-like SOT efficiency and a 60% reduction in switching current are achieved compared to the BiSb-free sample. X-ray diffraction measurements confirm the improved crystalline quality with increasing BiSb thickness, contributing to the enhanced spin current generation. The fabricated BiSb-pMTJs exhibit key neuromorphic functionalities, including gradual long-term potentiation/depression and sigmoidal resistance modulation under pulsed current. Utilizing these features, a three-layer artificial neural network is implemented based on experimentally extracted device behavior, achieving ove
S

SunView 深度解读

该BiSb基自旋轨道矩磁隧道结技术对阳光电源储能系统具有前瞻性应用价值。其低功耗、高效能的神经形态计算特性可应用于:1)PowerTitan储能系统的智能BMS芯片,通过片上AI实现电池状态实时预测,功耗降低60%可延长备用电源续航;2)iSolarCloud边缘计算节点,利用其渐进式学习特性实现本地化故障诊断,减少云端通信负载;3)ST系列变流器的MPPT算法硬件加速,通过类脑计算提升复杂工况下的追踪速度。该磁存储技术的非易失性与低开关电流特性,为开发下一代高可靠、低功耗的储能控制器提供了新型硬件架构思路,契合分布式能源管理对边缘智能的需求。