基於電壓的磁化切換和磁電自旋軌道奈米元件的讀取

核心概念

本文展示了一種基於電壓的磁化切換和讀取方法，利用多鐵性 BiFeO3 和鐵磁 CoFe 之間的交換耦合實現寫入，並利用 CoFe 和 Pt 之間的自旋電荷電流轉換實現讀取，為低功耗 CMOS 技術開闢了新途徑。

摘要

基於電壓的磁化切換和磁電自旋軌道奈米元件的讀取

本研究旨在展示一種基於電壓的磁化切換和讀取方法，並探討其在低功耗自旋電子邏輯和記憶體元件中的應用潛力。

研究人員製備了由 BiFeO3、CoFe 和 Pt 組成的磁電自旋軌道 (MESO) 奈米元件。他們使用壓電響應力顯微鏡 (PFM) 和磁力顯微鏡 (MFM) 研究了 CoFe 在 BiFeO3 極化反轉時的磁化方向。此外，他們還進行了全電學自旋電荷電流轉換 (SCC) 實驗，通過施加電壓脈衝來切換 BiFeO3 並反轉 CoFe 的磁化方向（寫入），並根據磁化方向產生不同的電壓輸出（讀取）。最後，他們使用掃描氮空位 (NV) 磁力測量法研究了 BiFeO3 表面的磁性結構，並將 CoFe 和 BiFeO3 之間的耦合與反鐵磁環形傳播方向聯繫起來。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Voltage-based magnetization switching and reading in magnetoelectric spin-orbit nanodevices

by Diogo C. Vaz... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.12162.pdf

深入探究

如何將 MESO 元件與現有的 CMOS 技術整合，以實現更複雜的邏輯功能？

將 MESO 元件與現有的 CMOS 技術整合是一個極具挑戰性但同時充滿潛力的研究方向。以下列出幾種可能的整合方案：

混合整合: 這是最直接的整合方式，將 MESO 元件作為獨立的邏輯單元，與 CMOS 電路在晶片上共存。這種方式可以利用 CMOS 技術成熟的優勢，同時發揮 MESO 元件低功耗的特性。例如，可以使用 CMOS 電路進行訊號放大、時序控制等功能，而 MESO 元件則負責執行特定的邏輯運算。
異質整合: 將 MESO 元件直接構建在 CMOS 電晶體之上，形成三維堆疊結構。這種方式可以進一步縮小晶片尺寸，提高整合度。然而，異質整合需要克服材料相容性、製程工藝相容性等技術難題。
功能電路整合: 開發基於 MESO 元件的新型邏輯電路，例如多值邏輯、神經形態電路等，以實現更複雜的邏輯功能。這需要對 MESO 元件的特性進行深入研究，並設計相應的電路架構。

為了實現更複雜的邏輯功能，还需要解决以下关键问题：

訊號轉換: 需要開發高效的電路，實現 CMOS 訊號與 MESO 訊號之間的轉換。
扇出能力: MESO 元件的輸出電流較小，需要設計具有高輸入阻抗的電路，以提高扇出能力。
可靠性: 需要提高 MESO 元件的可靠性和穩定性，以滿足實際應用的需求。
總之，將 MESO 元件與 CMOS 技術整合是一個複雜的系統工程，需要材料科學、微電子學、電路設計等多個領域的協同創新。

是否可以使用其他多鐵性材料或鐵磁材料來構建性能更優異的 MESO 元件？

是的，除了 BiFeO3 之外，還有許多其他多鐵性材料和鐵磁材料可以用於構建性能更優異的 MESO 元件。
多鐵性材料方面:

應變工程: 可以通過應變工程調控 BiFeO3 薄膜的晶體結構和磁電耦合強度，例如利用不同晶格常數的襯底材料。
新型多鐵性材料: 探索具有更高居里溫度、更大磁電耦合係數的新型多鐵性材料，例如 LuFeO3、YMnO3 等。
多層膜結構: 構建多層膜結構，例如鐵磁/多鐵性/鐵磁異質結構，可以增強磁電耦合效應，提高器件性能。
鐵磁材料方面:

高自旋極化率材料: 使用具有更高自旋極化率的鐵磁材料，例如 Heusler 合金，可以提高自旋注入效率，增強自旋軌道轉矩效應。
低阻尼材料: 使用具有更低阻尼的鐵磁材料，可以降低磁化翻轉所需的能量，提高器件的寫入速度和能效。
其他方面:

界面工程: 通過界面工程優化多鐵性材料和鐵磁材料之間的界面質量，可以提高自旋注入效率和磁電耦合強度。
新型器件結構: 探索新型器件結構，例如垂直磁異向性器件、三維器件等，可以進一步提高器件性能。
總之，通過材料創新、結構設計和工藝優化，可以不斷提升 MESO 元件的性能，使其在低功耗、高性能電子器件領域具有更廣闊的應用前景。

基於電壓控制磁化的技術如何在人工智慧、神經形態計算等領域發揮作用？

基於電壓控制磁化的技術，例如 MESO，在人工智慧和神經形態計算領域具有巨大的應用潛力，主要體現在以下幾個方面：
1. 構建低功耗、高效率的神經形態晶片:

突觸器件: MESO 元件可以模擬生物突觸的可塑性，實現突觸權重的調節。通過電壓控制磁化狀態，可以實現突觸權重的非易失性存儲，並且功耗極低。
神經元器件: MESO 元件可以與其他器件，例如憶阻器、電晶體等，結合構建人工神經元，實現訊號的積累、閾值判斷和發放等功能。
2. 實現新型人工智慧演算法:

儲備池計算: MESO 元件的非線性動力學特性使其非常適合用於構建儲備池計算系統，這是一種高效的時序數據處理方法。
物理神經網路: MESO 元件可以用于构建物理神经网络，利用物理系统的固有特性进行计算，可以大幅提高计算速度和效率。
3. 突破傳統馮·諾依曼架構的瓶頸:

存算一體化: MESO 元件可以同時實現數據存儲和邏輯運算，突破了傳統馮·諾依曼架構中數據搬移的瓶頸，提高了計算效率和能效。
并行计算: MESO 元件可以方便地进行并行计算，可以大幅提高神经形态计算的速度。
總之，基於電壓控制磁化的技術為人工智慧和神經形態計算提供了一種全新的思路，有望突破傳統計算架構的瓶頸，實現低功耗、高效率的智能信息處理。