Neuromorphic Computing in Synthetic Antiferromagnets by Spin‐Orbit Torque Induced Magnetic‐Field‐Free Magnetization Switching

神经形态工程学 凝聚态物理 材料科学 磁化 扭矩 领域(数学) 自旋(空气动力学) 磁场 物理 量子力学 计算机科学 机械工程 人工神经网络 工程类 人工智能 数学 纯数学
作者
Xiang Han,Zhenxing Wang,Yiheng Wang,Di Wang,Limei Zheng,Le Zhao,Qikun Huang,Qiang Cao,Yanxue Chen,Lihui Bai,Guozhong Xing,Yufeng Tian,Shishen Yan
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:34 (44) 被引量:10
标识
DOI:10.1002/adfm.202404679
摘要

Abstract Synthetic antiferromagnet (SAF) with high thermal stability, ultra‐fast spin dynamics, and highly efficient spin‐orbit torque switching has great application potential in neuromorphic computing hardware. However, two challenges, the weakening of Hall signal in the remanent state and the need for a large auxiliary magnetic field for perpendicular magnetization switching, greatly limit the advantages of SAF in neuromorphic computing. In this work, both the enhanced anomalous Hall resistance and magnetic‐field‐free perpendicular magnetization switching are achieved by using oblique sputtering to fabricate the Pt/CoPt/Ru/CoTb SAF with strong interlayer exchange coupling and magnetic moment compensation. The fabricated SAF as synapse shows nearly linear, nonvolatile multistate plasticity, and as neuron exhibits a nonlinear sigmoid activation function, which are used to construct a fully connected neural network with a remarkable 97.0–98.1% recognition rate for the handwritten digits. Additionally, SAF serving as spike‐timing‐dependent plasticity synapse is used to construct an adaptive, unsupervised learning spiking neural network, and achieve an 87.0% accuracy in handwritten digit recognition. The findings exhibit the promise of SAFs as specialized hardware for high‐performance neuromorphic computing, offering high recognition rates and low power consumption.
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