生物啟發(fā)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有望通過模擬人腦的高算力、高并行度、低功耗等特性，解決馮·諾依曼架構(gòu)存儲墻和能效瓶頸等問題。但面向構(gòu)建脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)形態(tài)硬件的研究尚處于探索階段，基于傳統(tǒng)CMOS的神經(jīng)形態(tài)芯片通常需要數(shù)十個晶體管和若干電容；基于新型存儲器等新原理神經(jīng)元器件亦需集成額外電容或復(fù)位操作電路，且耐久性受限，難以滿足高頻神經(jīng)元器件的信息整合處理需求。自旋電子器件具有高能效、高耐久性及更豐富的物理特性，成為神經(jīng)形態(tài)硬件開發(fā)最具潛質(zhì)的載體之一。 

       近日，微電子所微電子器件與集成技術(shù)重點實驗室劉明院士團隊基于合成反鐵磁異質(zhì)結(jié)構(gòu)，通過界面工程有效調(diào)控磁疇壁動力學(xué)特性，在無需電容和復(fù)位電路的情況下，實現(xiàn)了具有積累—泄露—放電—自復(fù)位特性的神經(jīng)元器件及陣列。團隊提出并驗證了體系焦耳熱依賴的Ruderman–Kittel–Kasuya–Yosida交換作用和內(nèi)建磁場相互競爭驅(qū)動磁疇壁往復(fù)運動物理機制，有望實現(xiàn)高放電率（17 MHz）、低能耗（486 fJ/spike）神經(jīng)元集成器件。團隊結(jié)合負微分電阻器件特性構(gòu)建了“winner-takes-all”的神經(jīng)元電路模塊，提升了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的同時可大幅降低網(wǎng)絡(luò)功耗。團隊基于所開發(fā)器件磁疇壁動力學(xué)物理模型模擬神經(jīng)元行為特性，進一步構(gòu)建了兩層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（興奮性神經(jīng)元+抑制性神經(jīng)元layer），該體系架構(gòu)對Modified National Institute of Standards and Technology, MNIST手寫數(shù)字集的基準識別率達到88.5%，為神經(jīng)形態(tài)計算領(lǐng)域提供了一個硬件開發(fā)的新思路。 

　　該工作得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金委、中科院先導(dǎo)等項目支持。研究成果以“Spintronic leaky-integrate-fire spiking neurons with self-reset and winner-takes-all for neuromorphic computing”為題在《自然·通訊》（Nature Communications）期刊在線發(fā)表，并被選為“編輯亮點推薦工作”，實現(xiàn)了微電子所在自旋電子器件研究領(lǐng)域Nature子刊零的突破。微電子所博士研究生王迪為文章第一作者，微電子所邢國忠研究員為通訊作者。 

　　全文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-36728-1 

圖a/b自旋電子神經(jīng)元器件磁光顯微鏡磁-電輸運測試與磁光克爾數(shù)據(jù)圖像

圖c神經(jīng)元器件磁滯回線

圖d磁光克爾與霍爾電壓信號LIFT特性