Multistate Compound Magnetic Tunnel Junction Synapses for Digital Recognition

神经形态工程学 隧道磁电阻 磁阻随机存取存储器 旋转扭矩传递 材料科学 CMOS芯片 人工神经网络 延迟(音频) 电压 计算机科学 扭矩 可靠性(半导体) 自旋(空气动力学) 光电子学 电气工程 纳米技术 人工智能 物理 工程类 计算机硬件 磁场 随机存取存储器 机械工程 磁化 功率(物理) 图层(电子) 量子力学 热力学
作者
Anuj Kumar,Dennis Jing Xiong Lin,Debasis Das,Lisen Huang,Sherry Lee Koon Yap,Hui Ru Tan,Hang Khume Tan,Royston J. J. Lim,Yeow Teck Toh,Shaohai Chen,Sze Ter Lim,Xuanyao Fong,Pin Ho
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:16 (8): 10335-10343 被引量:5
标识
DOI:10.1021/acsami.3c17195
摘要

The quest to mimic the multistate synapses for bioinspired computing has triggered nascent research that leverages the well-established magnetic tunnel junction (MTJ) technology. Early works on the spin transfer torque MTJ-based artificial neural network (ANN) are susceptible to poor thermal reliability, high latency, and high critical current densities. Meanwhile, work on spin–orbit torque (SOT) MTJ-based ANN mainly utilized domain wall motion, which yields negligibly small readout signals differentiating consecutive states and has designs that are incompatible with technological scale-up. Here, we propose a multistate device concept built upon a compound MTJ consisting of multiple SOT-MTJs (number of MTJs, n = 1–4) on a shared write channel, mimicking the spin-based ANN. The n + 1 resistance states representing varying synaptic weights can be tuned by varying the voltage pulses (±1.5–1.8 V), pulse duration (100–300 ns), and applied in-plane fields (5.5–10.5 mT). A large TMR difference of more than 13.6% is observed between two consecutive states for the 4-cell compound MTJ, a 4-fold improvement from reported state-of-the-art spin-based synaptic devices. The ANN built upon the compound MTJ shows high learning accuracy for digital recognition tasks with incremental states and retraining, achieving test accuracy as high as 95.75% in the 4-cell compound MTJ. These results provide an industry-compatible platform to integrate these multistate SOT-MTJ synapses directly into neuromorphic architecture for in-memory and unconventional computing applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
km完成签到,获得积分10
刚刚
Angew来来来完成签到,获得积分10
刚刚
凛冬发布了新的文献求助10
刚刚
花轻完成签到,获得积分10
刚刚
传奇3应助快乐的水绿采纳,获得20
1秒前
星川发布了新的文献求助10
1秒前
lzsxjd完成签到,获得积分20
3秒前
3秒前
娇气的背包完成签到,获得积分10
4秒前
fu完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
FashionBoy应助三水采纳,获得10
6秒前
7秒前
隐形曼青应助Luu采纳,获得10
7秒前
凛冬完成签到,获得积分10
7秒前
starry完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
kiki发布了新的文献求助10
9秒前
YHHHH应助小白一枚采纳,获得20
9秒前
Yola发布了新的文献求助10
9秒前
芒果发布了新的文献求助10
9秒前
彭于晏应助教授王采纳,获得10
10秒前
ikun完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
丘比特应助ldx采纳,获得10
10秒前
椰树椰汁发布了新的文献求助30
10秒前
我是老大应助hhh采纳,获得10
11秒前
11秒前
大气的山彤完成签到,获得积分10
11秒前
再也不拖发布了新的文献求助10
12秒前
花轻发布了新的文献求助20
12秒前
13秒前
orixero应助星川采纳,获得10
13秒前
风车术发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
嘻嘻应助零零零零采纳,获得10
14秒前
14秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514887
关于积分的说明 11176340
捐赠科研通 3250158
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875668
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805004