本文报道了一种利用人工合成反铁磁（SAF）异质结构的磁畴壁运动来控制具有LIFT特性的新型脉冲神经元。我们验证了Ruderman-Kittel-Kasuya-Yosida相互作用与SAF器件内置场之间的焦耳加热调制竞争机制，使其发射速率高达17 MHz，能耗为486 fJ/spike。该电路的延时为170 ps，功耗为90.99 μW。
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（二）
本文制作了一系列Hall棒状器件，并记录了相应的Kerr图像，如图2a， b所示。从图2c中可以看出，测量到的主要和次要Kerr磁滞回线发生了明显的变化，这证实了在CoFeB/Co的铁偶联层和SAF异质结构的底部硬层之间存在885 Oe的有效场。矫顽力和RKKY有效场的增强都归因于器件收缩和离子束刻蚀（IBE）过程中不可避免的外围损伤。由于样品中存在较高的IEC，因此在实验中使用恒定的- 860 Oe外部OOP场来补偿RKKY场。简单地说，我们首先在Hall bar的横截面上注入7.5 mA的3 s脉冲电流，在Hall bar的左端观察到一个有核的向下区域，并向+x区域扩展。随后，在RKKY等效的现场应用中，左右两侧的DW都向成核点中心收缩，即DW收缩。然后，从x方向连续6个6 s周期注入占空比为50%的3.35 mA脉冲电流，下向上（DU） DW在电流的驱动下逐渐向右移动，当去除电流时，在RKKY相互作用下向左移动。施加第六次脉冲后，DU DW到达霍尔棒的交叉区域，通过异常霍尔效应（AHE）检测到霍尔电压信号作为输出信号。这种电流输入电压输出方案与内存中的神经形态计算体系结构显式兼容。注意到在净有效RKKY场下，DU DW以理想神经元的典型自复位方式回落到初始位置。上述DW运动动态过程在生物学上模拟了理想神经元的整合、泄漏和放电。至于一个简短的“耐火材料”放电后的一段时间内，神经元装置不会整合任何输入尖峰电流。完整的过程如图2d和补充影片1所示，在此过程中DW的相应状态分别在插图中说明。集成过程中DW钉钉的出现和泄漏是由于钉钉中心的随机分布造成的。注意，为了减轻我们工作中的DW运动随机性问题，我们采用了材料物理、器件制造工艺工程和LIFT神经元器件运行机制的协同优化方法。
发现DW的运动方向与电流极性无关，这表明驱动力既不是单纯的STT，也不是自旋轨道转矩（SOT）。相比之下，我们广泛的实验研究证实了RKKY有效场主要由焦耳加热调制，而通过STT和/或SOT效应可忽略的场。具体来说，在这种SAF薄膜堆中，除了严重的分流效应外，由于铁磁层本身产生的面内电流产生的STT通常具有较低的自旋极化，特别是在金属多层中，由于不同层的自旋散射，有效的自旋极化载流子将进一步减少。而SOT通常只有在重金属厚度大于自旋扩散长度时才表现出明显的自旋霍尔效应。检测到的动态DW运动可能归因于RKKY有效场与SAF中内置的层间耦合场之间的竞争。简单地说，当脉冲电流产生焦耳加热调制RKKY有效场时，作用在DW上的有效场的振幅和极性都会发生变化，从而驱动DW的往复运动。如图3a所示，在环境下，RKKY有效场随外加电流的变化而变化。电流对RKKY有效场有显著的调节作用，呈抛物线相关。此外，我们还发现RKKY有效场与电流的平方呈线性关系，并证实了电流产生的焦耳热在调整RKKY相互作用中起着直观而关键的作用。从图3b可以进一步看出，非焦耳热致转矩场强度小于5 Oe，小于焦耳热致转矩场强度的10%。显然，JHIF在RKKY相互作用的调制中占主导地位，我们的可重复实验证实了这一点。这种方法在技术上也符合报告中关于将窄加热器底部电极作为双向人工突触的记忆。
为了定量分析焦耳热效应在器件内的分布和温度变化，采用COMSOL多物理场（即跨平台有限元分析工具）模拟焦耳热效应。根据实际的膜堆材料和器件尺寸，通过施加2 μs脉冲电流7 mA建立了与实验条件相符的专用模型。如图3c所示，器件温度升高至372 K。注意，在理想边界约束条件下，SAF的中心温度在1.5 μs时达到饱和，如图3d所示。该图显示了器件中心沿约200nm截面的温度分布。结合实验和模拟结果，估计RKKY有效场随温度的变化率约为3.6 Oe/K，与前人报道一致。为了在后续工作中检验温度对RKKY相互作用的影响，RKKY场与温度的相关关系严格遵循线性依赖关系，即RKKY相互作用变化率为0.18%/K。上述结果促使我们进一步探索和利用RKKY相互作用与内置场之间的竞争，进而实现全电控制的自旋电子神经元器件。
人类的神经系统包含大约1011个神经元和1015个突触。如图4a所示，前神经元信号可以通过突触加权传递给后神经元。值得注意的是，一些典型的模型已经被开发出来来模拟神经元的特征。在各种神经元模型中，LIF神经元模型被广泛接受，因为它与其他模型不同，它能以z少的电路元件数量更好地模拟生物神经元的特征。除了模拟只有当输入信号超过阈值时神经元才会放电的过程外，它还可以完全描述神经元的泄漏特性。
为了进一步提高能量和时间效率，采用20nm厚的具有适当电阻率的半导体ScN作为加热器，并将器件的长度和宽度分别缩小到220nm和50nm。所提出的神经元装置由单个密钥层组成，示意图如图4b所示。SAF多层的上铁磁层作为PSP自由层（FL），下铁磁层被下反铁磁层钉住在与FL相反的磁化强度上。这两层通过间隔层与RKKY相互作用形成反铁磁耦合。MTJ用于检测和释放具有较高感知裕度的信号。RL的磁化方向预设为向下。将底部反铁磁层沿+z方向固定，使得SAF底部铁磁层的磁化沿-z方向固定。
此外，在RKKY反铁磁耦合作用下，PSP磁振子总是受到正有效场的作用。而在预设的外磁场作用下，FL的zui左侧区域会被左侧+z方向的反铁磁钉钉层钉在-z方向上。因此，在左反铁磁钉钉区边界附近产生了DU DW的构型。此外，右反铁磁钉钉层具有与左相反的磁化方向，使得DW可以在两个终端反铁磁钉钉区之间的范围内运动而不会湮灭.
DW运动动力学由Landau-Lifshitz-Gilbert （LLG）方程控制
其中γ为回旋磁比，α为吉尔伯特阻尼常数，m^为沿FM磁化方向的单位矢量。在SAF中HM/FM界面处的Dzyaloshinskii-Moriya相互作用（DMI）下，有效磁场Hef可表示为
式中Aex为交换刚度常数，Kd为硬轴各向异性，D0为DMI常数
采用6邻域小角近似计算的改进RKKY交换场项包含在有效方程中
式中，ARKKY为RKKY交换刚度常数，Ms为饱和磁化强度，Δi为铁磁电池厚度。作用在DW中心磁矩上的场和力矩如图4c所示。温度相关的RKKY调制归因于较高温度下费米边缘的软化和间隔/磁体界面处的复杂反射系数导致的IEC减弱
在带有加热器的纳米级器件中，可以使用低两个数量级的电流将器件加热到与实验中相同的水平，如图4d所示。温度达到饱和只需要50纳秒，如图4e所示。图4f是温度随电流幅值和时间变化的相图，RKKY有效场强的相应变化根据实验得到的变化率用彩色等高线绘制。因此，可以通过降低电流幅度和脉冲宽度来优化能量和时间成本。如图4所示，在2ns内脉冲电流为23.5 μA，可以在ns时间尺度内获得所需的温度。基于温升和耗散演化图，可以将一个简单的数学模型拟合并引入到MuMax3中进行微磁模拟。简单地说，当施加4个宽度为2 ns、周期为10 ns的电流脉冲时，通过加热器产生的焦耳加热，有效而精确地降低了RKKY电场对DWM的作用。当RKKY相互作用与内建场竞争的净效应呈现负有效场时，DW开始向右移动。当电流移除后，温度开始耗散，RKKY相互作用逐渐增大。当RKKY相互作用和内置场的净效应呈现正有效场时，DW开始向左移动。通过重复上述操作，在商业化的SAF装置中可靠地执行神经元整合和自泄漏过程，如图4h所示。
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