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Van Der Waals Spintronics Toward Neuromorphic Computing
DOI:10.1002/adfm.78115.png)
摘要
En 中文
神经形态计算以其非易失性操作和高能效的潜力,正成为应对人工智能和物联网快速增长的 数据处理需求的有力解决方案。在神经形态硬件的候选技术中,自旋电子学是一种有前景的方 法,它利用自旋自由度实现低能耗、高速操作和高耐久性。范德华(vdW)自旋电子系统通过 原子级平整的界面、强烈的近邻效应以及将不同材料集成到异质结构中的独特能力,进一步放大 了这些优势。本文综述了vdW自旋电子学在神经形态计算方面的最新进展。从二维磁性材料体系 出发,我们根据其信息载体(即磁有序态和拓扑自旋纹理)对代表性器件进行分类,并总结其 器件结构和运行机制。我们进一步综述了自旋电子学在内存内计算和传感器内计算的原型应用, 突出了vdW自旋电子学作为神经形态计算平台的潜力。
Keyword:
in-memory computing
in-sensor computing
neuromorphic computing
spintronics
van der Waals materials
期刊
IF:
19
论文数:
3.5W
被引数:
32.1W
机构
引用论文
Efficient Spin-to-Charge Conversion via Altermagnetic Spin Splitting Effect in Antiferromagnet
RuO2通过反铁磁体中交替磁性自旋劈裂效应实现高效的自旋-电荷转换在RuO2中
Proposal for All-Electrical Skyrmion Detection in van der Waals Tunnel Junctions范德瓦尔斯隧道结中的全电Skyrmion检测提案
NANO LETTERS
IF9.1

