Anmerkungen:
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Beschreibung:
Les nanodispositifs spintroniques, qui exploitent à la fois les propriétés magnétiques et électriques des électrons, apportent diverses caractéristiques intéressantes et prometteuses pour le calcul neuromorphique. Les textures magnétiques, telles que les parois de domaine et les skyrmions, sont particulièrement intrigantes en tant que composants neuromorphiques, car elles peuvent prendre en charge différentes fonctionnalités grâce à la richesse de leurs mécanismes physiques. La façon dont la dynamique des skyrmions peut être utilisée pour construire du matériel neuromorphique économe en énergie, et comment l'apprentissage profond peut aider à réaliser des tests et des validations rapides et précis des propositions constituent les sujets centraux de cette thèse. Les principales contributions et innovations de cette thèse peuvent être résumées comme suit : 1. Études numériques et théoriques sur la dynamique des skyrmions dans les nanostructures confinées. Nous explorons la dynamique des skyrmions en termes de taille, de vitesse, d'énergie et de stabilité dans une nanopiste dont la largeur varie. Nous avons constaté que des skyrmions de petite taille pouvaient être obtenus en utilisant cette structure asymétrique. Nous obtenons également un compromis entre la largeur de la nanopiste (densité de stockage) et la vitesse de mouvement du skyrmion (vitesse d'accès aux données). Nous étudions la dynamique du skyrmion sous excitation de tension par l'effet d'anisotropie magnétique contrôlé par la tension dans un film mince circulaire. Nous constatons que le skyrmion respirant peut être analogisé comme un modulateur. Ces résultats pourraient nous aider à concevoir des dispositifs neuromorphiques efficaces. 2. Applications des dispositifs basés sur le skyrmion pour l'informatique neuromorphique. Nous présentons un dispositif compact de neurones de dopage Leaky-Integrate-Fire en exploitant la dynamique du skyrmion entraînée par le courant dans un nanotrack cunéiforme. Nous proposons un générateur de nombres aléatoires ...