自旋类脑神经形态计算

摘要

类脑计算旨在模拟和实现大脑的信息处理和学习能力，以解决复杂的计算问题，其关键思想之一是模拟生物神经元和突触行为来实现信息传输、处理和存储.自旋电子学器件的非易失性、高速低功耗、几乎无限的耐用性及固有非线性等特点，使其在类脑计算上已有广泛尝试和出色表现.基于对自旋电子学中的各类磁电阻效应、自旋转移力矩和自旋轨道力矩效应、电压调控磁各向异性效应以及磁化动力学的非线性效应进行介绍和总结，以各类自旋器件在储备池计算、伊辛机、脉冲神经网络以及真随机数生成器上的应用为实例，展望自旋类脑神经形态计算硬件在未来人工智能芯片领域的发展前景与趋势.

关键词

自旋电子学 / 神经网络 / 神经形态计算 / 类脑人工智能芯片