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Skyrmions是2009年首次在實際材料中發現的超穩定原子物體，最近也發現它們也存在于室溫下。 這些獨特的物體具有許多可取的特性，包括極小的閾值電壓、納米級尺寸和易于電氣操作。

雖然這些特性可能有利于創造廣泛的電子產品，但到目前為止，使用skyrmions開發功能性的全電設備已經證明是非常具有挑戰性的。 skyrmions的一個可能的應用是在神經形態計算中，這需要創建類似于人腦中觀察到的人工結構。

考慮到這一點，韓國科學技術研究所(KIST)的研究人員最近研究了使用skyrmions復制在人腦中觀察到的機制的可能性。 他們發表在“自然電子”雜志上的論文表明，這些超穩定的原子結構可以用來模擬生物突觸的一些行為，這些突觸是神經元之間的連接，通過神經沖動傳遞到人腦的不同部位。

研究人員Seonghoon Woo在接受Tech Xplore的采訪時說：“自從他們被發現以來，已經有一些關于skyrmions的電氣操作的演示，這表明它們可以用來制造一個功能齊全的設備。” 同時，我們經歷了神經形態計算研究的增加，這表明一種名為“記憶器”的模擬記憶裝置可以被用來顯著提高計算效率。 由于使用現有模擬存儲器的其他技術仍處于早期發展階段，我們認為基于skyrmion的記憶器可能是一種解決方案，因為它們的理想特性。

大腦中的神經元通過神經遞質在突觸之間進行通訊，這種化學物質將神經信息從一個細胞傳遞到另一個細胞。 在研究人員創造的人工突觸中，每個個體的天空都充當神經遞質。

通過使用最小電功率控制系統中的skyrmions數量，研究人員能夠模擬生物突觸中觀察到的兩種機制，即它們的增強和抑郁行為，這些機制是由神經遞質重量的變化觸發的。 這些行為是通過激發skyrmions的積累和耗散來復制的，從而導致系統的重量和記憶的變化。

Woo說：“在我們的研究中，我們明確地比較了基于skyrmion的突觸和其他基于非易失性存儲器的更成熟的技術，如相變存儲器或電阻存儲器。” “雖然初步的，我們的研究表明，一個基于天空的設計可以有優勢的重要指標，包括耐力，線性和設備到設備的可變性，這是一個關鍵的瓶頸，在PRAM或RRAM的設計。”

到目前為止，Woo和他的同事在一系列模擬中，在芯片級測試了他們的人工突觸的性能。 他們發現他們表現得非常好，特別是在模式識別任務上。

“考慮到目前大多數基于記憶器的神經形態計算的研究都是基于PRAM或RRAM，我認為我們的研究最有意義的成就是我們展示了一種基于自旋結構的神經形態計算工具的新方法，”Woo說。

在一些模式識別任務中，Woo和他的同事創建的人工突觸達到了與其他最先進的計算工具相當的精度。 在未來，這些結構可以開發新型的高性能人工神經網絡(ANN)。

Woo補充道：“Skyrmions的許多優點之一是，它們可以在理想的材料中有一個非常小的尺寸尺度-下降到一個納米尺度-和能量尺度。” “這種特性很快就會大大降低神經形態計算應用的操作能量。”