Déplacement de paroi de domaine par transfert de spin dans des jonctions tunnel magnétiques : application au memristor spintronique

Domain wall displacement by spin transfer in magnetic tunnel junctions : application to the spintronic memristor

• Auteur / Autrice : Steven Lequeux
• Direction : Julie Grollier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique de la matière condensée
• Date : Soutenance le 13/06/2016
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Physique en Île-de-France (Paris ; 2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Albert Fert (Palaiseau, Essonne ; 1995-....)
• Jury : Président / Présidente : André Thiaville
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Julie Grollier, André Thiaville, Stéphane Mangin, Gilles Gaudin, Rose-Marie Sauvage
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Mangin, Gilles Gaudin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Synapses

Nanoélectronique

Transfert de spin

Spintronique

Memristors

Mots clés libres

Memristor

Paroi de domaine

Transfert de spin

Jonction tunnel magnétique

Synapse

Memristor

Magnetic domain wall

Spin transfer

Magnetic tunnel junction

Synapse

Résumé

Dans le contexte actuel des technologies de l’information, le traitement séquentiel effectué par les ordinateurs d’architecture classique bute sur des problématiques de consommation d’énergie. En s’inspirant de la nature, et tout particulièrement du cerveau, une solution alternative apparaît à travers les réseaux de neurones artificiels. Dans ce cadre, la réalisation de nano-composants, appelés memristors, qui miment la plasticité synaptique, permet grâce à leur taille nanométrique d’envisager la réalisation de réseaux neuronaux densément interconnectés. Dans ce travail de thèse, notre intérêt est porté sur la réalisation d’un tel composant, défini comme une nano-résistance variable et non-volatile, et dont le fonctionnement repose sur le principe de la spintronique (ou l’utilisation du spin des électrons comme vecteur d’information), qui présente les avantages de compatibilité avec les technologies actuelles (CMOS, MRAM, …etc). En utilisant une jonction tunnel magnétique, le concept de memristor spintronique repose sur le déplacement d’une paroi de domaine magnétique par transfert de spin, où chaque position de paroi défini un état de résistance intermédiaire. Afin de maitriser les variations de résistance du dispositif memristif spintronique, l’étude des propriétés statiques et dynamiques de la paroi de domaine sous l’influence d’un courant polarisé en spin est requise. Grâce à l’étude du déplacement et de la résonance de la paroi dans des systèmes à aimantations planaires, comprenant un nombre limité de 3 états intermédiaires de résistance, nous avons pu établir un premier bilan (temps de commutation du dispositif inférieur à la nanoseconde et mis en avant d’un phénomène de ‘sur-amortissement’). En s’appuyant sur ces travaux préliminaires, nous avons par la suite optimisé des jonctions tunnel magnétiques à aimantations perpendiculaires, pour lesquels d’une part le nombre d’états intermédiaires de résistance se voit fortement augmenter (entre 15 et 20 états), autorisant l’utilisation de ce dispositif memristif spintronique pour la réalisation de tâches neuromorphiques. D’autre part, ce dispositif est optimisé pour exploiter le couple de transfert de spin le plus efficace afin de déplacer la paroi de domaine.

In the current context of information technology, the sequential processing carried out by classical computer architectures stumbles on problems of energy consumption. Inspired by nature, especially the brain, an alternative solution appears through artificial neural networks. In this background, the realization of nano-components, called memristors, which mimic synaptic plasticity, enables to consider achieving densely interconnected neural networks due to their small size. In this work, our focus is on the realization of such a component, defined as a tunable and non-volatile nano-resistor, and which operation is based on the principle of spintronics (use of the spin of electrons as information vector), which has the advantages of compatibility with current technologies (CMOS, MRAM …etc). By using a magnetic tunnel junction, the concept of the spintronic memristor is based on the motion of a magnetic domain wall by spin transfer effect, where each wall position defines an intermediate resistance state. In order to control the resistance of this spintronic memristive device, the study of static and dynamic properties of the domain wall under the influence of a spin polarized current is required. By the study of the displacement and resonance of the wall whithin an in-plane magnetized device, we established a first assessment (commutation time of the device below one nanosecond and observation of an over-damping). Based on these preliminary studies, we then optimized magnetic tunnel junctions with out-of-plane magnetizations. On one hand, we show that the number of intermediate resistance states is strongly increased (between 15 and 20 states), allowing this spintronic memristive device to be used to perform neuromorphic tasks. Furthermore, we show that the device is optimized to use the most efficient spin transfer torque to displace the magnetic domain wall.