基于斯格明子的模拟神经元装置和模拟神经网络

1.本发明实施例涉及电磁技术，尤其涉及一种基于斯格明子的模拟神经元装置和模拟神经网络。


背景技术：

2.神经元计算是指模仿人类大脑的计算方式，在人工智能(artificial intelligence，ai)等领域，神经元计算具有广阔的应用场景。蔚蓝组神经元的高度计算需求，深度神经网络不能仅仅局限在高校加深网络的深度，在神经元之间寻找更有效的传播介质以及传到机制称为神经元计算领域新的探索方向。
3.目前基于互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor，cmos)的神经元模拟计算装置占据神经元计算的主流。但在面对时间复杂度非常高的神经计算时，基于cmos的神经元模拟计算装置不仅器件尺寸不够小，耗能高，运算速率也较为低下，从而难以很好完成复杂的神经元计算。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于斯格明子的模拟神经元装置和模拟神经网络，为大型深度神经网络提供硬件以及物理原理的支持。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种基于斯格明子斯格明子的模拟神经元装置，包括：
6.磁斯格明子赛道，所述斯格明子赛道包括自下而上依次设置的衬底层、重金属层、铁磁层；
7.所述斯格明子赛道的两端分别设置有第一电流注入端口和第二电流注入端口，所述第一电流注入端口和所述第二电流注入端口以垂直于所述斯格明子赛道的方向注入电流以产生斯格明子，所述斯格明子从所述第一电流注入端口流向所述第二电流注入端口；
8.所述铁磁层上靠近所述第一电流注入端口的一端设置有电压控制区域，所述电压控制区域通过电压控制所在区域的磁各向异性常数，所述第一电流注入端口产生的斯格明子移动至所述电压控制区域后停止移动，直至所述电压控制区域累积的斯格明子超过预设阈值后再向所述第二电流注入端口移动；
9.所述铁磁层上靠近所述第二电流注入端口的一端设置有斯格明子检测装置，所述斯格明子检测装置用于检测斯格明子的状态，当将检测到斯格明子状态变化时输出触发信号。
10.在第一方面一种可能的实现方式中，所述电压控制区域的电压可调，通过调节所述电压控制区域的电压对所述预设阈值进行调整。
11.在第一方面一种可能的实现方式中，所述斯格明子检测装置包括自下而上设置的检测mtj结构和参考mtj结构，所述检测mtj结构用于检测所述斯格明子赛道中斯格明子的状态，当所述检测mtj结构检测到所述述斯格明子赛道中斯格明子的数量增加时电阻率发
生变化，当所述检测mtj结构的电阻率发生变化时，在所述参考mtj结构和所述检测mtj结构之间生成所述触发电流信号。
12.在第一方面一种可能的实现方式中，所述检测mtj结构和所述参考mtj结构为三明治结构。
13.在第一方面一种可能的实现方式中，所述第二电流注入端口注入的电流用于驱动到达所述第二电流注入端口的斯格明子回归初始状态。
14.在第一方面一种可能的实现方式中，所述第一电流注入端口用于模拟神经元的前突触，所述第二电流注入端口用于模拟神经元的后突触，所述电压控制区域的预设阈值用于模拟神经元的突触权值。
15.在第一方面一种可能的实现方式中，所述铁磁层为铁、钴、镍或其他具有磁性的金属或合金材质，所述重金属层为铂材质，所述衬底层为硅材质。
16.在第一方面一种可能的实现方式中，所述斯格明子赛道的长度为600纳米，宽度为100纳米，所述铁磁层的厚度为1纳米。
17.在第一方面一种可能的实现方式中，所述电压控制区域的控制电压大小位于-2伏特至2伏特之间。
18.第二方面，本发明实施例提供一种基于斯格明子的模拟神经网络，其特征在于，包括：多个基于斯格明子的模拟神经元装置；
19.每个基于斯格明子的模拟神经元装置，包括：
20.斯格明子赛道，所述斯格明子赛道包括自下而上依次设置的衬底层、重金属层、铁磁层；
21.所述斯格明子赛道的两端分别设置有第一电流注入端口和第二电流注入端口，所述第一电流注入端口和所述第二电流注入端口以垂直于所述斯格明子赛道的方向注入电流以产生斯格明子，所述斯格明子从所述第一电流注入端口流向所述第二电流注入端口；
22.所述铁磁层上靠近所述第一电流注入端口的一端设置有电压控制区域，所述电压控制区域通过电压控制所在区域的磁各向异性常数，所述第一电流注入端口产生的斯格明子移动至所述电压控制区域后停止移动，直至所述电压控制区域累积的斯格明子超过预设阈值后再向所述第二电流注入端口移动；
23.所述铁磁层上靠近所述第二电流注入端口的一端设置有斯格明子检测装置，所述斯格明子检测装置用于检测斯格明子的状态，当将检测到斯格明子状态变化时输出触发信号；
24.所述多个基于斯格明子的模拟神经元装置根据预设网络结构连接，其中，前一基于斯格明子的模拟神经元装置输出的触发信号用于控制下一基于斯格明子的模拟神经元装置的电压控制区域的电压值。
25.本发明实施例提供的基于斯格明子的模拟神经元装置和模拟神经网络，用斯格明子的性质，体现了神经元的可塑性，包括了神经元的增强与抑制行为，它展现了未来用于复杂联通的密集神经网络当中的极大潜力，极大降低元器件之间的传输能耗，为大型深度神经网络提供硬件以及物理原理的支持。
附图说明
26.图1为本发明实施例提供的一种基于斯格明子的模拟神经元装置的结构示意图。
具体实施方式
27.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
28.为了更好地模拟人脑的神经元机制，作为小颗粒的斯格明子因其特性成为了神经元计算中传播介质的首选。斯格明子具有极高的稳定性，并且在传输过程中的能耗极低，将其作为神经元之间的传递介质来体现神经传导的优点非常合适。斯格明子能够在降低时间复杂度方面发挥高效作用，其次，在内存使用量以及器件体积方面都展现出优于传统元器件的性能。
29.但是在目前已有的斯格明子元器件中，阈值设备一直不能非常精确有效的控制斯格明子的聚集和传送。为此，本发明实施例采用压控磁各向异性，利用外加电场来精准有效的控制斯格明子的数量，从而实现有效脉冲，大大增加了斯格明子传导的准确性，同时降低器件的功率以及时间复杂度。
30.图1为本发明实施例提供的一种基于斯格明子的模拟神经元装置的结构示意图，如图1所示，本实施例提供的基于斯格明子的模拟神经元装置包括：
31.斯格明子赛道11、第一电流注入端12、第二电流注入端13、电压控制区域14和斯格明子检测装置15。
32.其中斯格明子赛道11包括自下而上依次设置的衬底层21、重金属层22、铁磁层23。所述斯格明子赛道11的两端分别设置有第一电流注入端口12和第二电流注入端口13，所述第一电流注入端口12和所述第二电流注入端口13以垂直于所述斯格明子赛道11的方向注入电流以产生斯格明子，所述斯格明子从所述第一电流注入端口12流向所述第二电流注入端口13。衬底层21、重金属层22、铁磁层23组成三明治结构的赛道。斯格明子赛道11可以是纳米尺度下的斯格明子产生结构。第一电流注入端口12和所述第二电流注入端口13均设置于纳米薄膜上。
33.衬底层21、重金属层22、铁磁层23组成基本的斯格明子产生结构，其中衬底层21为非金属的衬底材料，重金属层22和铁磁层23在注入电流后产生斯格明子，并在驱动电流的作用下在斯格明子赛道11中移动。其中在斯格明子赛道11长度方向的两端分别设置有电流注入端，分别为第一电流注入端12和第二电流注入端13。当通过第一电流注入端12向斯格明子赛道11注入电流时，该电流在斯格明子赛道11中产生磁场从而产生斯格明子，并且在第一电流注入端12注入的电流的驱动下，斯格明子将向第二电流注入端13一侧移动。当斯格明子移动至第二电流注入端13时，由于第二电流注入端13也向斯格明子赛道11注入电流，该电流会驱使到达第二电流注入端13的斯格明子离开该区域回归初始状态。
34.在一实施例中，所述铁磁层23为铁、钴、镍或其他具有磁性的金属或合金材质，所述重金属层22为铂材质，所述衬底层21为硅材质。
35.上述结构为产生斯格明子的基本结构，但为了使斯格明子能够实现模拟神经元的效果，需要对斯格明子的产生进行准确地控制，在本实施例中，通过压控磁各向异性的原理
对斯格明子的产生和传递进行控制。
36.所述铁磁层23上靠近所述第一电流注入端口12的一端设置有电压控制区域14，所述电压控制区域14通过电压控制所在区域的磁各向异性常数，所述第一电流注入端口12产生的斯格明子移动至所述电压控制区域14后停止移动，直至所述电压控制区域14累积的斯格明子超过预设阈值后再向所述第二电流注入端口13移动。
37.电压控制区域14位于斯格明子赛道11位于产生斯格明子的第一电流注入端12一侧，电压控制区域14向斯格明子赛道11施加电压后，该电压可以控制铁磁层23的垂直磁各向异性常数，而控制垂直磁各向异性常数可以钉扎或者解钉扎斯格明子。也即通过电压控制垂直磁各向异性常数，可以控制斯格明子运动或者停止。电压控制区域14施加的电压的变化将导致铁磁层23的垂直磁各向异性常数的变化，也即在电压控制区域14设置磁各向异性区域，那么电压控制区域14施加的电压也即影响斯格明子是否移动的阈值。当第一电流注入端12注入电流后，产生的斯格明子向第二电流注入端13一侧移动，当移动到电压控制区域14处时，由于电压控制区域14施加的电压的影响，斯格明子将被钉扎无法移动。当在电压控制区域14处累积的斯格明子到达预设数量阈值，斯格明子将突破电压控制区域14控制的磁各向异性区域，继续向第二电流注入端13移动。通过设置电压控制区域14，可以对斯格明子的移动进行控制。
38.所述电压控制区域14的电压是可调，通过调节所述电压控制区域14的电压对所述预设阈值进行调整。本实施例提供的基于斯格明子的模拟神经元装置是对一个神经元的模拟，而为了实现复杂的神经网络计算，模拟的神经网络需要具有众多的神经元，那么可以采用本实施例提供的基于斯格明子的模拟神经元装置作为基本的神经元结构，将多个基于斯格明子的模拟神经元装置根据预设方式部署并连接在一起实现整个神经网络的结构。那么前一基于斯格明子的模拟神经元装置输出的触发信号用于对后一个基于斯格明子的模拟神经元装置的电压控制区域14的电压进行控制，这样就模拟了生物神经元的突触权值,实现了神经元突触的可塑性。
39.最后，在铁磁层23上靠近所述第二电流注入端口13的一端设置有斯格明子检测装置15，所述斯格明子检测装置15用于检测斯格明子的状态，当将检测到斯格明子状态变化时输出触发信号。斯格明子检测装置15可以为现有任一种能够检测斯格明子变化的结构，只要能够检测斯格明子的变化，并基于该变化输出触发信号即可。在本实施例中，采用磁隧道结(magnetic tunnel junctions，mtj)的结构作为斯格明子检测装置15。
40.所述斯格明子检测装置15可以包括自下而上设置的检测结mtj结构24(sensing mtj)和参考mtj结构25(reference mtj)，所述检测mtj结构24用于检测所述斯格明子赛道11中斯格明子的状态，当所述检测mtj结构24检测到所述述斯格明子赛道11中斯格明子的数量增加时电阻率发生变化，当所述检测mtj结构24的电阻率发生变化时，在所述参考mtj结构25和所述检测mtj结构24之间生成所述触发电流信号i。另外，在参考mtj结构25和所述检测mtj结构24之间还设置有用于传输触发电流信号i的信号传输电路。
41.具体来说，对于磁性斯格明子的探测操作是通过由于在磁隧道结下的斯格明子的存在或者不存在引起的电阻的改变而发生的。而这些斯格明子的运动受到了流经设备的面内电流或者垂直于平面的电流的影响。其中，所述检测mtj结构24和所述参考mtj结构25均可为三明治结构。检测mtj结构24可以为自旋阀传感器，可以读出斯格明子的数量。
42.在神经网络模型中，前神经元将依赖磁隧道结效应将权值传递给后神经元，其中前神经元和后神经元均可以采用本实施例提供的基于斯格明子的模拟神经元装置。例如，给定电压控制区域某一操作电压，流经该电压控制区域的电流大小将被电导率的大小所调控，所以斯格明子可以受到在磁隧道结下的自由层的感应，并且进一步的调节下一神经元的突触权值。突触权值体现在控制电流大小上，因为更大的电流才可以使得斯格明子突破钉扎，顺畅运动。
43.本实施例提供的基于斯格明子的模拟神经元装置，基于斯格明子的产生装置、电压控制区域和斯格明子检测装置，实现对神经元的模拟。具体地，生物神经元的基本功能为“泄露-整合(积分)-激发”也即leaky-integrate-fire，分别表示了当某一神经元的输入只有一个时，由于细胞膜内外离子交换，膜电势会自动泄露并逐渐回落到静息状态，只有当某一神经元接受的所有与该神经元相连的轴突末端的脉冲超过某一阈值时，该神经元才会继续传递脉冲，同时，在该神经元发送完脉冲之后会进入一种超极化状态，在此不应期(refractory)内，该神经元将不再接受刺激，并保持静息电位。
44.而本实施例中，第一电流注入端12和第二电流注入端13分别模拟神经元的前突触和后突触，所述电压控制区域14的预设阈值用于模拟神经元的突触权值，与生物神经元的基本功能原理相同，因此能够很好地模拟神经元。对于被模拟的神经元的膜电位来说，它会随着在前突触区域累积的神经元达到某一阈值而突破限制进入后突触区域时的电流的增加而增加。同时，这也表明，斯格明子的数量与驱动电流密度存在关联。神经元的“整合”被展现为受到压控磁各向异性所调控的斯格明子的聚集在前突触区域。而在释放之后，会达到位于后突触区域的斯格明子检测装置15。在斯格明子被探测到之后，电阻率会记录下斯格明子的数量后发生改变，也就是说，前突触区域向后突触区域释放了若干“神经递质”后得到“激发”。最后，位于最后的所述第二电流注入端口13会将位于磁隧道结下的斯格明子驱动驶离该区域回到初始状态，完成了“重置”的过程。
45.本实施例提供的基于斯格明子斯格明子的模拟神经元装置，利用斯格明子的性质，体现了神经元的可塑性，包括了神经元的增强与抑制行为，它展现了未来用于复杂联通的密集神经网络当中的极大潜力，极大降低元器件之间的传输能耗，为大型深度神经网络提供硬件以及物理原理的支持。
46.在采用本技术实施例提供的基于斯格明子斯格明子的模拟神经元装置实现对生物神经元模拟的具体实例中，所述斯格明子赛道11的长度为600纳米，宽度为100纳米，所述铁磁层23的厚度为1纳米。铁磁层23的初始垂直各项异性常数ku＝0.8mj/m3，界面dmi相互作用(dzyaloshinskii-moriya interaction)d＝3.5mj/m2。电压控制区域14可以为设置于铁磁层23上的一层金属电极，电极大小可以为100纳米
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50纳米。电压控制区域14的控制电压大小位于-2伏特至2伏特之间，该电压可控制垂直各项异性常数变化范围以ku＝0.8mj/m3为中值，可上下变化10％。该电压可反应神经突触的权重。电压控制ku可使得斯格明子钉扎或脱钉扎。例如，当ku＝0.8mj/m3，驱动电流密度大于10
10
a/m2时，斯格明子可顺利通过赛道结构。当增加k
u 10％至0.88mj/m3，斯格明子则被钉扎，无法顺利通过。通过电压控制ku的值可以实现斯格明子的开关。必须在电流到达阈值后，斯格明子才能自由流动。实现了神经元到达阈值发射的目的。该基于磁性斯格明子用于模拟生物神经元的装置，所述的产生电流密度小于所述的驱动电流密度(10
10
a/m2)
47.本技术实施例还提供一种基于斯格明子的模拟神经网络，包括多个基于斯格明子的模拟神经元装置，每个基于斯格明子的模拟神经元装置可以为图1所示实施例中的基于斯格明子的模拟神经元装置。
48.所述多个基于斯格明子的模拟神经元装置根据预设网络结构连接，其中，前一基于斯格明子的模拟神经元装置输出的触发信号用于控制下一基于斯格明子的模拟神经元装置的电压控制区域的电压值。
49.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。