原子尺度的二维磁体可以被极化用来表示二进制状态 —— 计算数据的1和0。这可以产生密度更高、更节能的组件。

研究人员已经开发出一种技术，可以实现计算组件的极端小型化，为小型化和高性能设备铺平道路。

处理器中的晶体管和逻辑门越小，就能在更小的区域内容纳更多的计算能力。但是，硅的物理限制意味着我们已经达到了这些组件的极限。

然而，一项涉及二维磁体中自旋状态之间超快速切换的新技术 —— 代表了二进制状态1和0之间的切换 —— 可以创造出更密集和更节能的组件。

这项技术是由一种新型的磁隧道结（MTJ）实现的，MTJ是一种在计算系统中充当数据存储设备的材料结构。科学家们将三碘化铬（一种二维绝缘磁铁）夹在石墨烯层之间，并通过它发送电流来指示磁铁在各个三碘化铬层内的方向。

利用这些MTJ可能意味着，在芯片中集成比以前认为的更多的计算能力，同时在转换过程中消耗更少的能量。研究人员在发表在《自然通讯》杂志上的一项新研究中公布了他们的发现。

在论文中，科学家们证明了二维磁体可以被极化来表示二进制状态 —— 计算数据的1和0 —— 为高能效计算铺平了道路。

利用自旋电子学实现更快的计算

精确控制二维材料的磁相是自旋电子学的关键一步（控制电子的自旋和相关的磁矩）。通过精确控制电流，这项新技术可以利用电流的极性和振幅来改变三碘化铬的自旋状态。这是可能的，因为这种化合物是铁磁性的（它是磁性的，可以像铁一样吸引磁铁）。这种化合物也是一种半导体 —— 一种电导率介于金属和绝缘体之间的材料。

自旋电子学的一个关键元件是MTJ —— 由绝缘屏障隔开的两个铁磁层。控制MTJ的自旋状态是一种已经在各种计算机组件中使用的技术，例如硬盘驱动器的读磁头。但是，精确控制其组成层的厚度和它们彼此之间的界面质量是具有挑战性的。

材料必须承受至少1000万安培的高电流密度，通过一个大约指甲大小的区域，但也要满足设备小型化和能源效率的要求。为了便于比较，一个典型的闪电是1000到30万安培。

英国巴斯大学专门研究2D磁体的物理学教授阿德琳娜·伊利（Adelina Ilie）表示：“这篇论文是关于这样一个事实，即隧穿电流可以有两种可能的状态：自旋平行和反平行。如果有两个定义的状态，它们就可以用作计算机中的逻辑门。”

未来人工智能系统的能源效率更高

科学家们创造了二维范德华（三碘化铬）磁铁，然后将石墨烯、六方氮化硼和三碘化铬原子薄片层层堆叠，形成隧道结装置 —— 他们将其冷却到接近绝对零度。他们同时让电流穿过材料，并用源计以16毫秒的脉冲速度测量电流。

他们注意到，电压在三碘化铬内部的自旋平行和自旋反平行状态之间进行随机切换，切换方向由电流的极性和振幅决定。每种磁状态的持续时间通常为10毫秒，而两种状态之间的切换时间以微秒为数量级。

“这些状态并不完全稳定，”伊利解释说。“实际发生的是，电流从一种状态到另一种状态，随机地来回移动，但它停留在一种状态或另一种状态的平均时间，取决于电压。这给了我们两种可以确定选择的状态。”

这两种状态可以用作逻辑门，使操作规模比以前可能的要小得多。利用这项技术，制造商可以制造出处理能力更强的计算机芯片。但对接近绝对零度的工作温度的需求意味着，实现未来的设备将是一项挑战。

伊利总结道：“这种工作的不同之处在于，从一种状态到另一种状态所需的能量看起来比传统磁性隧道结低一个量级。随着生成人工智能等新技术极大地增加了功耗，它不可能跟上，所以你需要更节能的设备。"

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