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自旋电子学在微电子领域的机遇与挑战
B.Dieny 1 , ILPrejbeanu 1 , K.Garello 2 , P.Gambardella 3 , P.Freitas 4,5 , R.Lehndorff 6 , W.Raberg 7 , U.Ebels 1 , SODemokritov 8 , J.Akerman 9 , 10 , APir 11 , P.Ac . delmann 2 , A.Anane 13 , AVChumak 12, 14 , A.Hiroata 15 , S.Mangin 16 , M.Cengiz Onbaşlı 17 , Md'Aquino 18 , G.Prenat 1 , G.Finocchio 19 , L.Lopez Diaz , R.C. esenko 22 , P.Bortolotti 13 1. Univ. 1. 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CEA、CNRS、格勒诺布尔 INP、IRIG、SPINTEC，法国格勒诺布尔 2. 比利时鲁汶 Imec 3. 苏黎世联邦理工学院材料系磁学与界面物理实验室，瑞士苏黎世。 4. 国际伊比利亚纳米技术实验室（INL），葡萄牙布拉加 5. 系统与计算机微系统与纳米技术工程研究所（INESC MN），葡萄牙里斯本 6. Sensitec GmbH，德国美因茨 7. 德国英飞凌科技股份公司，德国应用科学研究所，德国明斯特 9. 瑞典哥德堡大学物理系 10. 瑞典皇家理工学院工程科学学院应用物理系 11. 德累斯顿—罗森多夫亥姆霍兹中心，离子束物理和物理研究所，德国迈兴 12. 凯泽斯劳滕工业大学和州立研究中心 OPTIMAS，德国凯泽斯劳滕 13. 法国国家科学研究中心泰雷兹公司巴黎南大学巴黎-萨克雷，帕莱索，法国 14. 维也纳大学物理学院，维也纳，奥地利 15. 约克大学电子工程系，赫斯灵顿，英国 16. 洛林大学让·拉穆尔研究所，南锡，法国 17. 科克大学，伊斯坦布尔，18. 佩科维奇，那不勒斯，意大利 19. 墨西拿大学数学与计算机科学系、物理科学与地球科学系，墨西拿，意大利 20. 萨拉曼卡大学应用物理系，萨拉曼卡，西班牙 21. 约克大学物理系，马德里材料研究所，英国 22 CSIC，西班牙
德克萨斯州合作电力 • 2023 年 2 月
德克萨斯电力合作社董事会 主席 Kelly Lankford，圣安吉洛 • 副主席 Neil Hesse，明斯特 秘书兼财务主管 Avan Irani，罗布斯敦 • 董事会成员 Dale Ancell，拉伯克 Julie Parsley，约翰逊城 • Doug Turk，利文斯顿 • Brandon Young，麦格雷戈 总裁/首席执行官 Mike Williams，奥斯汀 通讯和会员服务委员会 Mike Ables，贝尔维尔 • Matt Bentke，巴斯特罗普 • Marty Haught，伯勒森 Gary Miller，布莱恩 • Zac Perkins，胡克，俄克拉荷马州 • John Ed Shinpaugh，邦汉 Rob Walker，吉尔默 • Bu ff Whitten，埃尔多拉多 杂志工作人员 通讯和会员服务副总裁 Martin Bevins 编辑 Chris Burrows • 副编辑 Tom Widlowski 制作经理 Karen Nejtek • 创意经理 Andy Doughty 广告经理 Elaine Sproull 通讯专家 Alex Dal Santo • 印刷制作专家 Grace Fultz 通讯专家 Travis Hill • 美食编辑 Megan Myers • 数字媒体专家 Caytlyn Phillips • 通讯专家 Jessica Ridge • 高级设计师 Jane Sharpe • 校对员 Suzanne Featherston
Sly Catchers - 山姆休斯顿电气
德克萨斯电力合作社董事会 主席 Kelly Lankford，圣安吉洛 • 副主席 Neil Hesse，明斯特 秘书兼财务主管 Avan Irani，罗布斯敦 • 董事会成员 Dale Ancell，拉伯克 Julie Parsley，约翰逊城 • Doug Turk，利文斯顿 • Brandon Young，麦格雷戈 总裁/首席执行官 Mike Williams，奥斯汀 通讯和会员服务委员会 Mike Ables，贝尔维尔 • Matt Bentke，巴斯特罗普 • Marty Haught，伯勒森 Gary Miller，布莱恩 • Zac Perkins，胡克，俄克拉荷马州 • John Ed Shinpaugh，邦汉 Rob Walker，吉尔默 • Bu ff Whitten，埃尔多拉多 杂志工作人员 通讯和会员服务副总裁 Martin Bevins 编辑 Chris Burrows • 副编辑 Tom Widlowski 制作经理 Karen Nejtek • 创意经理 Andy Doughty 广告经理 Elaine Sproull 通讯专家 Alex Dal Santo • 印刷制作专家 Grace Fultz 通讯专家 Travis Hill • 美食编辑 Megan Myers • 数字媒体专家 Caytlyn Phillips • 通讯专家 Jessica Ridge • 高级设计师 Jane Sharpe • 校对员 Suzanne Featherston
vitae
Professional appointments From 2023: President of Società Chimica Italiana From 2019: Pro-Rector for Research and Innovation at the University of Bari Aldo Moro From 2019: Adjunct Professor, Department of Biomedical Engineering, Tufts University, Boston, USA From 2015: Full Professor of Organic Chemistry, Department of Chemistry, University of Bari 2014 National Habilitation full Professorship in three different disciplines: Organic化学，工业化学，2010年技术化学基本基础：马托里诺大学有机化学教授的全面教授，2002- 2015年：巴里大学化学副教授，1996 - 2002年巴里大学化学系副教授：有机化学助理化学教授，化学助理化学教授，巴里大学访问教授202232232222.法国2018年，2017年：塔夫茨大学，美国波士顿的访问学者，美国波士顿，2015年：被邀请的客座教授，莫尔蒂奇·安乔·CNRS，法国雅吉大学，2014年，2014年：邀请教授，科学教授，科学教授，科学教授，大学访问者。德国
人工智能和神经形态计算的光子学
用于人工智能和神经形态计算的光子学 1 2 Bhavin J. Shastri a,b,g,h , Alexander N. Tait c,b,g,h , Thomas Ferreira de Lima b , Wolfram HP Pernice d , Harish 3 Bhaskaran e , C. David Wright f , Paul R. Prucnal b 4 5 a 加拿大皇后大学物理、工程物理与天文学系，加拿大安大略省金斯顿 KL7 3N6 6 b 普林斯顿大学电气工程系，美国新泽西州普林斯顿 08544 7 c 美国国家标准与技术研究所应用物理部，美国科罗拉多州博尔德 80305 8 d 德国明斯特大学物理研究所，德国明斯特 48149 9 e 牛津大学材料系，英国牛津 OX1 3PH 10 f 埃克塞特大学工程系，埃克塞特 EX4 4QF，英国 11 g 这些作者对本文做出了同等贡献。 12 h shastri@ieee.org；alexander.tait@nist.gov 13 14 由于光子集成平台上光电元件的激增，光子计算研究蓬勃发展。光子集成电路已经实现了超快的人工神经网络，为新型信息处理机器提供了框架。在这种硬件上运行的算法有可能满足医疗诊断、电信、高性能和科学计算等领域对机器学习和人工智能日益增长的需求。与此同时，神经形态电子学的发展凸显了该领域的挑战，特别是与处理器延迟相关的挑战。神经形态光子学提供亚纳秒级的延迟，为扩展人工智能领域提供了互补机会。在这里，我们回顾了集成光子神经形态系统的最新进展，讨论了当前和未来的挑战，并概述了应对这些挑战所需的科学和技术进步。 25 26 传统计算机围绕集中式处理架构（即具有中央处理器 27 和内存）组织，适合运行顺序、数字、基于过程的程序。这种架构对于分布式、大规模并行和自适应的计算模型效率低下，最明显的是用于人工智能 (AI) 中神经网络的计算模型。人工智能试图在这些对传统计算机来说具有挑战性但对人类来说很容易的任务上接近人类水平的准确度。基于神经网络的机器学习 (ML) 算法已经取得了重大成就 [ 1 ]，它以分布式 32 方式处理信息并适应过去的输入，而不是由程序员明确设计。机器学习已经影响了我们生活的许多方面，其应用范围从翻译语言 [ 2 ] 到癌症诊断 [ 3 ]。神经形态工程在一定程度上试图将机器学习和人工智能算法的元素转移到能反映其大规模分布特性的硬件上。将硬件与算法相匹配可能会使信息处理速度更快、更节能。神经形态硬件也适用于机器学习之外的问题，例如机器人控制、数学规划和神经科学假设检验 [4,5]。与其他计算机架构相比，大规模分布式硬件在很大程度上依赖于集中元件（即神经元）之间的大规模并行互连。每个连接都专用的金属线是不切实际的。因此，当前最先进的神经形态电子设备使用某种形式的时分复用的共享数字通信总线，用带宽换取互连 [4]。光互连可以消除这种权衡，从而有可能加速机器学习和神经形态计算。 43 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 56