量子自旋的突破可能为计算带来巨大动力

加州大学河滨分校及其合作伙伴正在探索反铁磁自旋电子学，这项技术可以通过量子力学解锁闪电般的超密集内存和更智能的计算。

加州大学河滨分校通过加州大学国家实验室费用研究计划获得了近400万美元的资助，用于领导反铁磁自旋电子学的一项重大研究计划，这是一种有前途的先进存储和计算技术的新方法。

在接下来的三年里，该项目将探索如何利用反铁磁性材料 —— 以其超快、基于自旋的特性而闻名 —— 来推动现代微电子技术的发展。

用反铁磁体推进微电子学

“半导体微电子行业正在寻找新材料、新现象和新机制来维持技术进步，”加州大学洛杉矶分校物理学和天文学杰出教授、该奖项的首席研究员石静（音译）说。“与加州大学圣地亚哥分校、加州大学戴维斯分校、加州大学洛杉矶分校和劳伦斯利弗莫尔国家实验室的共同首席研究人员合作，我们的目标是巩固加州大学在这一领域的领导地位，并在不久的将来获得校外中心和小组资金。”

自旋电子学是自旋电子学的简称，除了利用电荷外，还利用电子自旋的量子特性进行信息处理。反铁磁自旋电子学提供了一种更快、更紧凑的替代方案，以取代目前用于存储芯片和硬盘驱动器的铁磁技术。

什么是自旋电子学？快速入门

石静解释说，在铁磁性材料中，所有的电子自旋都在同一方向上排列，从而产生净磁矩。相反，反铁磁体具有交替的自旋方向，因此没有净磁矩。尽管如此，相反排列的自旋方向可以被翻转来代表两种不同的状态，这可以用于内存存储。

“反铁磁存储器的优点是密度更高，因为缺乏净磁矩意味着相邻的比特不会相互干扰，”石静说。“此外，由于更快的自旋动力学，反铁磁体中的内存写入速度更快，这是由一种称为交换相互作用的量子相互作用驱动的。”

更快、更密集、更智能的存储系统

除了内存，反铁磁体在计算方面也有潜力，特别是在“磁性神经网络”方面。特殊的反铁磁体，称为易平面反铁磁体，可以携带自旋脉冲以最小的能量损失进行长距离传输，石静解释说。

“这些脉冲可以通过多个神经层传播信息，类似于生物神经网络中处理信号的方式，”他说。“这是可能的，因为一种叫做自旋超流动性的量子态，自旋脉冲在没有太多耗散的情况下有效地穿过材料。”

自旋超流动性与节能处理

这个名为“用于先进存储和计算的反铁磁自旋电子学”的项目，将研究这些特殊的反铁磁体并研究它们的潜力。研究人员将使用加州大学洛杉矶分校以及劳伦斯伯克利国家实验室和橡树岭国家实验室的几个实验室设备。该项目还将涉及几名博士后研究人员和研究生的参与。

石静说，提案的审稿人认为这项研究是高风险和高回报的。

“未来还有很多挑战，包括设计和合成材料的创新方法，但我们的团队在反铁磁材料合成方面拥有强大的专业知识，”他说。“我们有信心克服这些挑战。”

UCR团队包括物理学和天文学副教授伊戈尔·巴苏科夫（Igor Barsukov）等人。

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