通过射频广播信号远程编程自旋电子神经网络的权重
新兴技术
2026-04-30 v2 介观与纳米尺度物理
摘要
在不损害可扩展性的前提下选择性地编程大量非易失性突触权重，是内存计算的一项关键挑战。在此，我们展示了利用通过共享带状线施加的广播射频信号，对串联连接的 11 个涡旋型磁性隧道结链中的突触权重进行远程编程。该编程依赖于涡旋核心极性的频率选择性反转，因此不需要单独的访问线或选择器器件。通过重新配置这些链的二进制状态，我们重塑了它们对频分复用射频输入执行的加权求和。使用由两条这样的链组成的 22 突触网络，我们远程重新配置同一硬件以执行两项不同的任务：手写数字分类和无人机射频特征识别。针对数字优化的配置在手写数字上达到 94.91 +/- 0.26% 的准确率，但在无人机射频特征上仅为 13.17 +/- 0.47%；而针对无人机优化的配置在无人机上达到 97.33 +/- 0.62% 的准确率，但在数字上仅为 47.59 +/- 1.5%。因此，广播射频编程为快速可重构的自旋电子神经形态硬件提供了一条紧凑且可扩展的途径。
引用
@article{arxiv.2604.24561,
title = {Remotely programming the weights of a spintronic neural network by a radiofrequency broadcast signal},
author = {M. Menshawy and D. Sanz-Hernández and L. Mazza and V. Puliafito and G. Finocchio and A. Jenkins and R. Ferreira and L. Benetti and J. Grollier and F. A. Mizrahi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.24561},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 3 figures