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神经形态自旋电子学
神经形态计算使用受大脑启发的基本原理来设计电路，以卓越的能效执行人工智能任务。传统方法受到传统电子设备实现的人工神经元和突触的能量区域的限制。近年来，多个研究小组已经证明，利用电子的磁性和电学特性的自旋电子纳米器件可以提高能源效率并减少这些电路的面积。在已使用的各种自旋电子器件中，磁隧道结因其与标准集成电路的既定兼容性和多功能性而发挥着重要作用。磁隧道结可以用作突触，存储连接权重，用作本地非易失性数字存储器或连续变化的电阻。作为纳米振荡器，它们可以充当神经元，模拟生物神经元组的振荡行为。作为超顺磁体，它们可以通过模拟生物神经元的随机尖峰来实现这一点。磁结构（如畴壁或 skyrmion）可以通过其非线性动力学配置为用作神经元。神经形态计算与自旋电子器件的几种实现方式展示了它们在这一领域的前景。用作可变电阻突触时，磁隧道结可在联想记忆中执行模式识别。作为振荡器，它们可在储层计算中执行口语数字识别，当耦合在一起时，它们可对信号进行分类。作为超顺磁体，它们可执行群体编码和概率计算。模拟表明，纳米磁体阵列和 skyrmion 薄膜可作为神经形态计算机的组件运行。虽然这些例子展示了自旋电子学在这一领域的独特前景，但扩大规模仍面临一些挑战，包括
利用自旋电子学
近年来，研究人员越来越多地探索二维 (2D) 电子级材料，以将其用于半导体器件。二维材料由单层、原子厚的晶体结构组成，具有独特的性质。它们不再遵循块体材料的自然物理定律，而是受量子定律支配。它们表现出广泛有用的电气、机械和光学特性，具有革命性的巨大潜力，可以彻底改变下一代电子设备：提供纳米级集成、超高速运行和低功耗。几十年来，人们一直认为二维材料不表现出铁磁性。然而，在 2017 年，科学家发现两种二维材料——碘化铬和 CGT (Cr 2 Ge 2 Te 6 )——本质上是铁磁性的。他们的研究为探索各种磁性材料（如铁磁性、半磁性和顺磁性）开辟了新的可能性。所有这些材料都有可能用作电子级材料。从那时起，几种二维材料被理论化并归入这一类别。
电荷载流子的自旋极化态的积累和自旋电子电池
考虑了基于材料的自旋阀，其中自旋翻转通过电荷载流子的空间分离而受到抑制，同时保持阀体积的电中性。讨论了将这些阀用作电池的可能性。结果表明，如果控制阀两端的电位差，可能会出现“魔鬼阶梯”等不相容性效应，这与电池充电和放电时发生的库仑相互作用和电子重新分布有关。预测了随着阀中费米能级的变化，传导电子的自发自旋极化的出现和消失的影响。这种自旋阀还可用于实现自旋电子存储单元、超级电容器和类似设备。
自旋电子学和元件技术（SPINTEC）
SPINTEC 在全球范围内融入了非常丰富的格勒诺布尔研究生态系统。该部门所在的 CEA 环境在分析期间进行了重组，这特别导致了 2016 年初纳米结构和磁学 - NM 团队的整合。该部门目前隶属于格勒诺布尔跨学科研究所 (IRIG) 的纳米物理系 (DEPHY)。更普遍地说，SPINTEC 受益于与其他 CEA 单位的互动，包括用于技术开发的 LETI、与 CNRS 站点的邻近单位（Institut Néel、LNCMI）以及与 Minatec、Giant 和 Université Grenoble Alpes 环境的互动。该单位也是 LANEF labex 和 CNRS、UGA 和格勒诺布尔 INP 的微纳米技术联合会 FMNT 的一部分。最后，它隶属于 COMUE UGA 的物理学博士学院 (EDPhy) 和工程学博士学院 (EEATS)。单位管理
开发用于量子自旋电子学的碳化硅
在目前的长距离通信中，大量粒子携带的经典信息本质上对某些传输损耗具有鲁棒性，但因此可能会被窃听而不被察觉。另一方面，量子通信可以提供可证明的隐私，并可以利用量子中继器进行纠缠交换来减轻传输损耗。为此，过去几十年来，人们付出了相当大的努力来开发量子中继器，将长寿命量子存储器与不可区分的单光子源结合起来。已经开发了多种固态光学自旋量子比特候选物，包括量子点、稀土离子以及金刚石和碳化硅 (SiC) 中的色心。从这个角度来看，我们简要概述了在 SiC 中开发光学活性自旋量子比特的最新进展，并讨论了量子中继器在应用中的挑战和可能的解决方案。鉴于不同材料平台的发展，讨论了 SiC 自旋量子比特在可扩展量子网络中的前景。
采用自旋电子和新兴技术的神经形态计算
神经形态计算有望通过模仿人脑结构和功能的高效设备和电路为人工智能带来卓越功能。传统 CMOS 晶体管仅提供易失性开关，而新兴非易失性存储器技术提供的非易失性模拟行为有望成为神经形态计算系统的潜在硬件组件。特别是，忆阻器和自旋电子器件（其中除了电子电荷外还操纵电子自旋）因其仿生特性而受到广泛关注。在这个三讲的教程中，我将描述和分析在神经形态计算系统中使用自旋电子和新兴技术模拟神经生物学行为的各种技术。与遵循从物理到整个系统性能的单个设备垂直集成的传统演示不同，本课程评估了各种神经形态计算范例在人工神经网络中利用新兴技术行为的有效性。