使用非易失性存储器的神经形态计算有望解决冯·诺伊曼系统中的存储墙和能量效率瓶颈，并减轻摩尔定律的停滞。然而，一种理想的人工神经元仍然缺乏，它具有生物启发行为，例如在单个设备中必需的泄漏集成点火和自复位（LIFT）功能。
自旋电子泄漏-整合-具有自我重置和赢者通吃的神经形态计算的脉冲神经元（一）
神经形态计算（NC）通过利用突触装置之间相互连接的合成神经元网络来模仿大脑的功能。由于其在人工智能（AI）和大数据分析方面的潜力，超越了传统的冯·诺伊曼（von Neumann）计算系统的节能方式，NC正在吸引广泛关注，并有望为自动驾驶、嵌入式人工智能（AIoT）和终端设备提供更高的智能。自21世纪初以来，研究人员发现在芯片上开发神经形态神经元和突触设备以实现复杂且高可靠的神经网络是可行的，在过去的二十年里，已经有很多人尝试用传统的硅技术来模拟大脑的功能。但人工智能正在提出关于构建NC系统方法的问题。研究人员一直试图利用传统的互补金属氧化物半导体（cmos）技术或新兴的非易失性存储器（NVM）器件，如自旋电子存储器、电阻开关存储器、相变存储器和铁电存储器，来模拟生物神经元的各种特性。然而，大多数这些方法，特别是传统的基于CMOS技术的神经元电路，需要多个电容器和数十个晶体管，这涉及到巨大的功率和面积，以模拟生物神经元的复杂行为。
相比之下，基于nvm的NC有望为模式识别、机器学习和边缘计算等复杂任务提供更有效的解决方案，因为它们可以更好地模拟神经元的生物学特性，例如泄漏、集成、发射和自动复位能力，而晶体管和电容较少或没有。其中，自旋电子NVM允许在纳米尺度上实现非线性磁化动力学，为该领域提供了许多机会。在自旋电子神经元器件的研究领域中，磁性粒子和畴壁（DW）的研究正在兴起。然而，skyrmion的注入和操作仍然不成熟，基于skyrmion的设备需要奇异的或楔形的结构，这使得稳定性下降，工艺复杂性高。相比之下，磁性DW成核和操纵技术得到了大力发展。基于dw的自旋电子器件结合了其他技术无法比拟的独特特性，包括非易失性、出色的读写耐久性、高速运行和高可扩展性。尽管如此，报道的dw神经形态装置仍有相当大的改进余地。例如Fan等报道了一种神经元电路应用的非线性自旋传递扭矩神经元（STT-Neuron），但它缺乏生物神经元的漏电特性，特别是必要的复位操作不可避免地涉及复杂的操作和增加的功耗。Hassan等人通过应用大面积的硬磁层，展示了一种具有漏积火（LIF）特性的DW-Neuron，并声称通过器件之间的杂散场在相邻神经元之间产生局部抑制。然而，这些报道纯粹是基于仿真框架，没有真正的全局抑制，因此迫切需要通过实验验证基于DW的具有自复位和互补器件电路实现的可行性，其功率效率优于传统计算机，以促进集成AI在CMOS兼容工业级量产中的应用。
此外，有望解决可靠性、面积成本和能效瓶颈，为大规模数控的学习和计算过程提供更多的可能性。通常，磁阻随机存取存储器（MRAM）具有高读写速度、高可靠性、超低功耗和近乎无限耐用性的竞争优势。因此，从实际应用的角度来看，基于MRAM组件开发神经形态硬件是至关重要的，其中合成反铁磁体（SAF）是商业化MRAM细胞的核心，即早期报告和我们之前的工作所描述的磁隧道结（MTJ）。
在本工作中，为了解决上述挑战和瓶颈，在对SAF异质结构中场和电流驱动的DW运动（DWM）的动态过程进行广泛研究的基础上，我们进一步探索了通过工程动态焦耳加热来调制层间交换耦合（IEC）。重要的是，我们首次基于SAF异质结构中自旋极化铁耦合器层的定制DWM，提出了一种具有泄漏集成点火和自复位（LIFT）特征的新型高可靠自旋电子神经元器件，本质上模拟了神经元在内置场（hbuilt）和Ruderman-Kittel-Kasuya-Yosida （RKKY）相互作用下的LIFT行为，而无需任何额外的复位器件或电路。针对CMOS兼容和可制造应用，利用半导体负差分电阻（NDR）效应对电流进行差动，实现了神经元器件之间全局抑制的赢者通吃（WTA），验证了该神经元器件在尖峰神经网络（SNN）中的可行性及其良好的电路兼容性和高性能。
作为磁孤子的代表，磁DWs可以可靠地由场电流和自旋极化电流驱动。然而，由外场驱动的dw方法非常不方便，不利于CMOS兼容集成应用。因此，有必要在一个完善的磁异质结构中构建一个可以广泛应用于商业化产品的本征内禀有效场。目前，除了硬磁层的沉积和交换偏置相互作用之外，在一个发达和成熟的SAF器件结构中，RKKY相互作用确实是一个有效的方案。
在我们的实验中，通过磁控DC/RF溅射工具沉积了衬底/Ta(5)/Pt(1)/[Co(0.3)/Pt(0.3)]5/Co(0.46)/Ru(0.4)/Co(0.6)/W(0.3)/CoFeB(0.8)/MgO(1.2)/CoFeB(1.2)/Pt(5)薄膜样品，每层厚度以纳米为单位在括号中表示，如图1a所示。图1b中的高角度环形暗场（HAADF）图像显示了堆叠中的光滑界面和高结晶质量。利用高分辨率亮场扫描透射电子显微镜（STEM）观察了具有清晰界面的单个层的外延生长。图1c中的高分辨率TEM （HRTEM）图像表明，获得了具有特定厚度的几乎完美的单晶连续薄膜堆栈。利用二次电子质谱（SIMS）分析了膜层中元素的分布和界面处的z小混合情况，如图1d所示。验证了Co， Pt和Fe原子在SAF中的正确均匀分布，并支持了CoFeB（0.8）与Co（0.6）铁磁耦合的垂直自旋极化（PSP）层中薄膜的高质量和良好的垂直磁各向异性（PMA）（图1f）。
图1
首先，详细研究了SAF结构PSP铁磁层中有效IEC场驱动下的DW运动。通过施加正场饱和脉冲进行DW速度测量，并记录了小负偏置场下的参考图像。然后用短的负场脉冲使DW成核，然后用恒定的负/正场驱动畴扩张/收缩，在此过程中，用极磁光克尔效应（p-MOKE）显微镜持续记录克尔图像。DW速度可由区域膨胀/收缩位移和相应的间隔时间确定。外场和IEC场作用下的单铁磁层DW运动的Kerr图像如图1e所示。图1f中的主回路显示了CoFeB（0.8）的PSP层与SAF中上层Co（0.6）耦合的PMA，而PSP层的小回路是在硬层负饱和后测量的。结果，观测到−826 Oe的小环路位移，这意味着有效的IEC场为826 Oe，可以表示为
式中，HRKKY为IEC有效场，JRKKY为IEC能量密度。Ms和t分别为饱和磁化强度和铁磁层厚度。
绘制了DW速度对外场的自然对数，观察到下域扩张和收缩过程中速度与场的关系不对称，如图1g所示。相比之下，ln| v|和|Hz + HRKKY|−1/4（图1g插入）之间存在明显的线性关系，严格满足蠕变规律，表明DW的胀缩动力学符合蠕变规律，两者是一致的。这进一步表明，IEC相当于一个826 Oe的面外有效场，驱动DW运动。为了更深入地了解hx46调制下的DW运动动力学，在MgO顶部生长了一系列SAF异质结构，并在MgO顶部生长了专用的平面内磁各向异性（IMA） CoFeB（1.2）层，如图1a所示。具体的生长和后处理条件可以在我们之前的报告中找到。本文选择CoFeB顶层（1.2）中IMA适中的样品，从DW的对称展开和磁滞双回线（图1e， f）可以看出。一方面，环境场对SAF PSP层DW运动的影响可以通过顶层IMA CoFeB的磁免疫保护消除。另一方面，倾斜的磁各向异性也可以提供一个额外的调节旋钮，以调节相对于法线方向不同易轴角的DW运动速度。
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