革命性的芯片，解决AI能源危机！

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人工智能的能耗正在飙升，但自旋电子器件可能会改变这一局面。日本的研究人员发明了一种可以有效切换磁状态的设备，可以降低功耗，同时增强人工智能处理能力。他们的工作可能会带来低能耗的人工智能芯片，其功能更像人脑。

人工智能正以惊人的速度发展，但其不断增长的能源需求带来了重大挑战。自旋电子器件是一种通过集成记忆和处理来模仿大脑效率的新技术。

日本科学家现已开发出一种突破性的自旋电子器件，该器件可通过电控制磁状态，大幅降低功耗。这一突破可能会彻底改变人工智能硬件，使芯片的能效大大提高，模仿神经网络的运作方式。

自旋电子器件:改变人工智能硬件格局的技术

人工智能正在迅速改变行业，但随着这些技术的发展，它们对电力的需求也在增长。为了进一步发展，人工智能芯片必须更加节能。

这就是自旋电子器件的作用所在。通过集成内存和计算功能，它们为低功耗 AI 芯片提供了有希望的基础。

现在，来自东北大学、日本国立材料科学研究所和日本原子能机构的研究人员开发出了一种突破性的自旋电子器件。这项新技术实现了非共线反铁磁体和铁磁体的电相互控制，从而实现了磁状态的高效切换。实际上，它可以用更少的能量来存储和处理信息，就像一个受大脑启发的人工智能芯片一样。

这一突破或将为高效节能的新一代人工智能硬件铺平道路。该研究成果于 2025 年 2 月 5 日发表在《自然通讯》杂志上。

利用多状态磁控制彻底改变人工智能

负责这项研究的东北大学的 Shunsuke Fukami 表示:“尽管自旋电子学研究在电控制磁序方面取得了重大进展，但大多数现有的自旋电子器件都将要控制的磁性材料的作用与提供驱动力的材料的作用分开。”

这些设备一旦制造出来，就会有一个固定的操作方案，通常以二进制方式将信息从“0”切换到“1”。然而，新研究团队的突破为电可编程切换多个磁状态提供了重大创新。

利用磁自旋霍尔效应的力量

Fukami 和他的同事采用非共线反铁磁体 Mn3Sn 作为核心磁性材料。通过施加电流，Mn3Sn 会产生自旋电流，通过称为磁自旋霍尔效应的过程驱动相邻铁磁体 CoFeB 的切换。铁磁体不仅对自旋极化电流作出反应，而且还会影响 Mn3Sn 的磁态，从而实现两种材料之间的电相互切换。

在概念验证实验中，该团队证明写入铁磁体的信息可以通过 Mn3Sn 的磁状态进行电控制。通过调节设定电流，他们能够以代表多种状态的不同轨迹切换 CoFeB 的磁化。这种模拟切换机制是神经网络中的一项关键操作，模仿了突触权重(模拟值)在 AI 处理中的功能。

为节能的 AI 芯片铺平道路

“这一发现代表着朝着开发更节能的人工智能芯片迈出了重要一步。通过实现非共线反铁磁体和铁磁体之间的电气相互切换，我们为电流可编程神经网络开辟了新的可能性，”Fukami 表示。“我们现在专注于进一步降低工作电流并增加读出信号，这对于人工智能芯片的实际应用至关重要。”

该团队的研究为提高人工智能芯片的能源效率和最大限度地减少其对环境的影响开辟了新的途径。

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