磁场控制的有机自旋电子器件用于神经网络计算
介观与纳米尺度物理
2025-10-28 v1
摘要
器件是一种无需供电即可保持电阻状态的关键电子组件。其非易失性特性以及能够模拟突触行为的能力使其成为下一代记忆技术和受人类大脑启发的神经形态计算系统的理想选择。本研究提出了一种新型有机自旋电子器件，基于 La0.67Sr0.33MnO3 (LSMO)/聚(vinylidene fluoride) (PVDF)/Co 异构结构，展现出类生物学的突触行为。该器件通过受控电极极化下，由于氟原子在 PVDF 层中的迁移，表现出长期抑制 (LTD) 和长期增强 (LTP)。显著的是，器件的电阻状态还可以通过外部磁场通过隧道磁阻 (TMR) 效应进行调制，引入了一种非电气方式来调节突触可塑性。这种磁场控制机制使能够在不损害器件性能或耐久性的情况下实现多状态调制。此外，卷积神经网络 (CNN) 模拟包括这种磁场调制能力的模型，显示出增强的模式识别准确率和改进的训练稳定性，尤其在高学习率下。这些发现凸显了有机自旋电子器件作为高性能、低功耗神经形态元件的潜力，特别适用于柔性和可穿戴电子器件。
引用
@article{arxiv.2510.23542,
title = {Magnetic-field controlled organic spintronic memristor for neural network computation},
author = {Tongxin Chen and Yinyu Nie and Yafei Hao and Shengchun Shen and Jiajun Pan and Xiaoguang Li and Yuan Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23542},
year = {2025}
}