Modélisation de la dynamique des jonctions tunnel magnétiques couplées

Modeling the dynamics of coupled magnetic tunnel junctions

• Auteur / Autrice : Arthur Courberand
• Direction : Liliana Buda-prejbeanu, Joo-Von Kim
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Nanophysique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Spintronique et Technologie des Composants

Mots clés

Mots clés libres

Dynamique d'aimantation

Spintronique

Jonction tunnel magnétique

Calcul non conventionnel

Magnetization dynamics

Spintronics

Magnetic tunnel junction

Unconventional computing

Résumé

Les recherches en spintronique ont fait des avancées significatives, aussi bien expérimentalement que théoriquement, ouvrant la voie à de nombreuses applications potentielles. Parmi les concepts les plus avancés et les plus mûrs sur le plan technologique, on trouve les jonctions tunnel magnétiques, déjà utilisées pour créer des mémoires RAM non-volatiles. Les jonctions tunnel magnétiques ont l'avantage d'être compactes (taille ~100 nm), compatibles avec l'intégration CMOS, de consommer peu d'énergie et d'être peu sensible à l'irradiation. Ces atouts les rendent très intéressantes pour le développement de nouveaux concepts tels que les neurones et synapses artificielles, les générateurs de nombres aléatoires ou les oscillateurs radiofréquence. Ces dispositifs s'avèrent être des éléments clef pour développer des architectures de calcul efficace (réseaux de neurones artificiels, machines d'Ising, etc.). Beaucoup d'efforts ont été consacrés à l'étude et à la compréhension des propriétés d'un dispositif unique, alors que le comportement collectif de ces dispositifs reste peu exploré malgré le grand potentiel que le couplage peut offrir. L'objectif de la thèse est d'étudier par modélisation la réponse magnétique dynamique d'ensembles de jonctions tunnel magnétiques soumis à de couplages de diverses natures (électrique, magnétique, rétro-action,…). Les mécanismes de couplage sont nombreux et peuvent se manifester à l'intérieur d'un dispositif ainsi qu'entre de dispositifs distincts. Ce projet de thèse se propose d'explorer à la fois l'impact des mécanismes internes et externes sur le signal généré par un ensemble de jonctions tunnels magnétiques. Afin d'explorer efficacement l'espace des paramètres (nature et amplitude du couplage, taille du réseau, bruit thermique etc.), des outils de simulation dédiés vont être déployés en soignant particulièrement l'intégration des équations couplées et l'analyse des solutions numériques. Une première partie de la thèse concerne les jonctions tunnel magnétiques à deux couches magnétiques libres qui, grâce au couplage mutuel entre les deux couches, peuvent générer des impulsions régulières (une dynamique connue sous le nom de 'windmill'). Plusieurs dispositifs de ce type seront couplés électriquement afin d'identifier les conditions nécessaires à la propagation des impulsions et à la stimulation réciproque de la génération d'impulsions. La paramétrisation du modèle sera basée sur des données expérimentales obtenues sur 2 jonctions couplées, permettant d'augmenter le nombre de dispositifs interconnectés et d'aboutir à des prédictions judicieuses et pertinentes. Le deuxième système de ce projet est un réseau de nano-oscillateurs spintroniques couplés. La dynamique d'un seul STNO est déjà très riche, et on s'attend que, selon la nature du couplage, il sera possible de développer des dynamiques collectives intéressantes. Au-delà des modes habituels (synchronisation collective, modulation), il sera possible d'accéder à des états chimériques ou même au chaos, qui présentent tous deux un grand potentiel pour le cryptage et la sécurisation de la transmission d'informations. Parallèlement aux aspects liés aux phénomènes physiques, le projet comprend également un volet consacré au développement de logiciels. Compte tenu de la taille de l'ensemble des dispositifs et surtout du vaste espace de paramètres à explorer, nous développerons des modèles numériques efficaces, compacts et raffinés afin de conserver l'essence des mécanismes régissant la dynamique. Le projet fait partie du programme transversal SPINTHEORY du PERP-SPIN, et sera réalisé en partenariat avec Joo-Von KIM du C2N, Univ. Paris-Saclay, CNRS, Palaiseau. Les études théoriques et numériques prévues soutiendront la recherche expérimentale dans le programme SPINCOM et guideront les futurs travaux expérimentaux visant des applications telles que la communication sans fil sécurisée ou le calcul neuromorphique

Research into spintronics has made significant advances, both experimentally and theoretically, paving the way for numerous potential applications. Among the most advanced and technologically mature concepts are magnetic tunnel junctions, already used to create non-volatile RAM memories. Magnetic tunnel junctions have the advantage of being compact (size ~100 nm), compatible with CMOS integration, low power consumption and low sensitivity to irradiation. These advantages make them highly attractive for the development of new concepts such as artificial neurons and synapses, random number generators or radio-frequency oscillators. These devices are proving to be key elements in the development of efficient computing architectures (artificial neural networks, Ising machines, etc.). Much effort has been devoted to studying and understanding the properties of a single device, while the collective behavior of these devices remains little explored despite the great potential that coupling can offer. The aim of this thesis is to model the dynamic magnetic response of magnetic tunnel junction assemblies subjected to coupling of various kinds (electrical, magnetic, feedback, etc.). Coupling mechanisms are numerous and can occur both within a device and between separate devices. The aim of this thesis project is to explore the impact of both internal and external mechanisms on the signal generated by an array of magnetic tunnel junctions. In order to efficiently explore the parameter space (coupling nature and amplitude, network size, thermal noise, etc.), dedicated simulation tools will be deployed, with particular attention to the integration of coupled equations and the analysis of numerical solutions. A first part of the thesis concerns magnetic tunnel junctions with two free magnetic layers which, thanks to the mutual coupling between the two layers, can generate regular pulses (a dynamic known as 'windmill'). Several such devices will be electrically coupled to identify the conditions necessary for pulse propagation and reciprocal stimulation of pulse generation. Parameterization of the model will be based on experimental data obtained on 2 coupled junctions, enabling the number of interconnected devices to be increased and leading to judicious and relevant predictions. The second system in this project is an array of coupled spintronic nanoscillators. The dynamics of a single STNO are already very rich, and we expect that, depending on the nature of the coupling, it will be possible to develop interesting collective dynamics. Beyond the usual modes (collective synchronization, modulation), it will be possible to access chimeric states or even chaos, both of which have great potential for encrypting and securing information transmission. Alongside the aspects relating to physical phenomena, the project also includes a component devoted to software development. Given the size of the set of devices and, above all, the vast parameter space to be explored, we will be developing efficient, compact and refined numerical models to retain the essence of the mechanisms governing the dynamics. The project is part of the SPINTHEORY transversal program of PERP-SPIN, and will be carried out in partnership with Joo-Von KIM of C2N, Univ. Paris-Saclay, CNRS, Palaiseau. The planned theoretical and numerical studies will support experimental research in the SPINCOM program and guide future experimental work aimed at applications such as secure wireless communication or neuromorphic computing.