近年来，制造模仿人类大脑的设备的能力一直是科学研究中非常感兴趣的课题。目前的人工智能算法主要是在冯·诺伊曼硬件上执行的。这会导致处理速度的瓶颈，而且不节能。我们展示了一个基于磁畴壁器件的突触元件。利用硼离子注入引入人工合成钉钉位点，对磁性能进行局部修饰，从而控制畴壁运动。利用MagVision Kerr显微系统观察了具有垂直磁各向异性的Co/ Pd多层结构的磁化开关过程。通过改变Ta涂层的厚度来控制B+的注入深度。克尔显微镜的结果与电线的电测量相关联，显示出多个电阻状态。利用合成钉钉位点控制区域壁运动被证明是一种可靠的神经形态应用技术。
使用具有合成钉钉位点的磁畴壁装置进行神经形态计算的突触元件
近年来，人工智能（AI）越来越受到人们的关注。目前的智能手机和电视等消费设备已经使用了人工智能。在这些设备中，AI算法是在冯·诺伊曼架构上运行的组件上执行的，这消耗了大量的功率。相比之下，受大脑启发的神经形态计算（NC）硬件，由通过突触装置相互连接的合成神经元网络组成，并模仿大脑的功能，有望以低功耗执行复杂的信息处理。因此，NC得到了极大的关注。在NC系统中，神经元作为处理元件，通过接受多个输入并以编程的方式产生输出。相比之下，突触将根据权重调制的信号传递给神经元。这种重量在物理上储存在突触本身，这意味着突触元素本质上必须是非易失性的。因此，突触可以被认为是神经形态装置的记忆元素。权重可以通过修改突触的特定属性从外部改变，直到系统以预期的方式运行。这就是所谓的学习过程。这些概念的物理实现主要是通过使用电阻性随机存取存储器（RRAM）、相变存储器（PCRAM）和铁电存储器（FeRAM）器件来完成的。zui近，RRAM因其更小的单元尺寸和更低的能耗而受到越来越多的关注。通过控制导电丝区氧空位的生成量，实现了多种状态。器件间的可变性是RRAM的主要瓶颈之一。
图1
自旋电子学领域的新发现为神经形态器件的超低功耗实现开辟了新的可能性。2016年，Abhronil等人首次提出了一种基于自旋电子学的设备，能够模拟神经元和突触的功能。该装置由磁性隧道结（MTJ）组成，其中自由层（磁化强度可操纵的铁磁体）与固定层（磁化强度固定的铁磁体）通过隧道氧化层分开。自由层由由畴壁（DW）隔开的两个极性相反的磁畴组成。在突触的情况下，权重仅由DW的位置存储。DW的位置可以通过自旋-轨道转矩（SOT）或自旋-传递转矩（STT）机制来调节。读取电压的大小由器件电阻调制，而器件电阻又取决于DW在MTJ自由层中的位置。据报道，DW运动的速度约为每秒几百米至每秒1000米。因此，这种器件可以在GHz模式下工作，能耗低于pJ。
基于Co/Ni多层的MTJ器件，作为突触元件，也被Borders等人研究用于NC。然而，目前尚不清楚这些器件中的DW传播在小尺寸器件中是否可控。在这方面，我们研究了由Co/Pd多层材料制成的磁性线，并将其作为NC的潜在候选材料。为了有效控制DW钉钉，采用离子注入局部修饰磁性能。我们通过进行磁阻测量证明了多种电阻状态。
图2
采用直流磁控溅射法制备了如图1(a)所示的Co/Pd多层膜。所有样品都有一个Ta帽层，以防止样品氧化。离子注入采用能量为10 keV，离子剂量为5 × 1015 ions cm - 2的B+离子。通过改变额外的Ta涂层的厚度来控制沿深度的注入剂量，范围从0到6nm。样品分别命名为深注入（DI）、中注入（MI）和浅注入（SI），分别对应Ta涂层的厚度，tTa = 0 nm、3nm和6nm。利用振动样品磁强计（VSM）沿面内（IP）和面外（OOP）方向测量了膜的磁性能。首先采用电子束光刻法制备Co/ Pd丝，然后采用离子铣削法制备。为了形成钉钉位置，进行了额外的光刻步骤。通过抗蚀剂沟槽沉积厚度分别为6nm、3nm和0nm的Ta大衣层，控制B+注入Co/Pd器件的深度。利用克尔显微镜对导线进行了磁滞测量和域成像。磁电阻的测量方法是在扫描磁场的同时通过直流电流并同时对磁畴进行成像
首先，对不同B+注入深度的沉积膜（光刻步骤前）的性能进行了表征。图1(b)显示了Co/Pd薄膜的饱和磁化Ms（在12 kOe下测量）随tTa的函数。未注入的参考样品（Ref）显示出z高的Ms。随着tTa的减小，B+注入深度增大，Ms减小。如图1(c)和(d)所示，DI样品沿IP和OOP方向的磁滞回线ms z小。Ref样品显示出明显的垂直磁各向异性（PMA），这是沿OOP方向的完美方形环路观察到的，而DI样品的IP方向显示为方形环路，表明PMA的损失。插图显示了相应样品的磁畴图。Ref样本显示了大的域，其中灰色和黑色模式分别表示向上和向下的域。这是样品中PMA的指示。对于DI样品，畴消失，表明缺乏PMA，这与离子注入后各向异性能量Ku的降低有关[30-32]。这些结果表明，B+的注入可以改变Co/Pd多层膜的磁性能，并且可以通过改变Ta涂层厚度来控制注入深度。
图3
光刻工艺完成后，测量了线材的性能。图2(a)显示了DW微细线的原理图。红色和蓝色分别表示上下磁化畴。B+注入区域为黄色，从左到右宽度分别为400 nm、600 nm、800 nm和1µm。图2(b)显示了宽度为1µm、宽度为15µm的微线器件的磁滞回线，使用MagVision Kerr显微镜系统测量。Ref样品显示出一个陡峭的磁滞回线，表明在一个狭窄的外加磁场范围内，DW的快速运动导致磁化反转。然而，对于注入B+的样品，磁化呈现多个步骤，这表明DW的传播受到钉住位点的阻碍。对于这些样品，环也变得更宽，表明在植入区域存在DW钉住。这种行为也反映在图2(c)的开关场分布（SFD）中，通过计算比率∆H/Hc，其中∆H为成核场与饱和场之差，Hc为矫顽力。
图3为宽度为1µm、长度为15µm的DW器件。将左侧直径为5µm的圆形区域引入DW成核。为了可视化DW的传播并了解钉住效应，我们捕获了不同外加磁场值下的畴图案图像。可以注意到，在施加约-1854 Oe的反转场之前，Ref样品显示灰色域（表示正磁化）。当反转磁场的大小增加到-1858 Oe时，整根导线的磁化发生反转。单个黑色区域的存在，代表负磁化，表明DW在整个器件中传播而没有钉住引起的快速磁化反转。这样的磁化反转导致在图2(b)中观察到一个尖锐的磁滞回线，在图2(c)中观察到一个低SFD。
图4
然而，对于SI样品，磁化反转发生在−1418 Oe左右的窄范围内。由于Co/Pd多层具有超过10 kOe的各向异性场，这种低场的反转是由一个小区域的成核引起的，该区域的反转场远低于各向异性场。据报道，这种逆转是由多种原因引起的缺陷引起的，其中之一是Co和Pd层厚度的局部不均匀。然而，有趣的是，这个反向区域并没有像在参考样品中那样不受控制地传播，而是在进行B+注入的两个边缘处停止。这一结果表明植入B+的区域可以作为固定中心。当反转磁场增大到−1750 Oe时，器件的左侧区域磁化发生反转。需要一个足够强的- 1941 Oe磁场来反转整个装置。在图2(b)和(c)中，这种逐级磁化反转导致观察到更宽的阶跃磁滞回线和更大的SFD。
在图3(c)中，我们展示了B+注入z深的DI样品中的磁化反转。在本样中，每个由钉钉位点分隔的区域都是单独反向的，说明本样的钉钉强度较高。每个区域注入B+离子，抑制DW的传播，提供有效的钉住。上述行为解释了为什么图2(b)中的迟滞回路表现出许多步骤和更大的SFD，如图2(c)所示。这些结果表明，通过阻化掩膜植入B+是实现有效DW钉钉的有效技术。
为了测量这种装置在数控应用中的电位，我们测量了该装置在几个磁场下的电阻。对于突触器件，需要多个电阻态。在这些多重电阻状态之间的切换有望通过自旋-转矩电流来实现。然而，在这项初步研究中，我们测量了器件的电阻随外加磁场的变化。图4(a)显示了实验装置的示意图。在扫描外部磁场的同时，向器件输送700µA的直流电流，测量导线上的磁阻。
图4(b)显示了Ref样品的MOKE信号和电阻随磁场的变化。可以注意到，整个装置的磁化一起反转，因此可以观察到两个电阻状态。对于神经形态计算应用，两种状态是不够的。因此，这一结果表明了合成印花的意义。图4(c)显示了具有合成钉钉位点的MI样品中存在多种电阻状态，这进一步证实了合成印刷的重要性。相应磁场下的畴结构快照显示了单个磁畴的清晰切换。电阻作为时间函数的轻微正斜率表示焦耳加热。可以注意到，除了正斜率之外，电阻还有一个明显的变化，这证实了电阻的变化是由于不同的畴态而不是由于焦耳加热。在数控加工中，Co/ Pd多层纳米线将被设计成具有钉钉位点的横条阵列结构。这种多电平电阻状态的切换可以通过自旋转矩电流诱导DW运动来实现。在未来，可以增加更多的层，并实现基于隧道磁电阻的读取机制，以增加电压摆动和电压电平之间的差异。这些结果表明，具有合成钉钉位点的纳米线有望应用于突触器件。
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