在《原子级模拟促进磁存储技术的发展》系列活动中，来自 Martin-Luther-Universitat Halle Wittenberg、University of York和Synopsys QuantumATK的专家将介绍如何使用从头计算 DFT 方法和 MTJ 的原子级别自旋动力学模拟来指导和加速 STT/SOT-MRAM 等磁存储器的技术发展。
- 研究新型磁性隧道结（MTJ）材料和概念在提高磁存储性能方面的潜力。
- 使用机器学习力场生成逼真的MTJ 结构。
- 基于计算的MTJ 自旋电子学财产评估性能，如隧道磁电阻（TMR）、电流整流、自旋传递和自旋-比特转矩（STT 和 SOT）、吉尔伯特阻尼、居里温度和热稳定性。
对磁化动力学、STT 和 SOT 开关机制有了更深入的了解。
本次主题：利用新型材料和概念的原子建模推进磁存储技术
- 主讲人：
- Dr. Ersoy Sasioglu, Senior Research Scientist，Martin-Luther-Universitat Halle Wittenberg, Germany
- Dr. Troels Markussen, Manager R&D
- 时间：2023年4月26日（星期三），下午3:00~4:00
- 报名链接： 点击报名
内容
Sasioglu博士将介绍一种基于新型半金属磁体和无自旋带隙半导体Heusler化合物的新 MTJ概念。由于电流整流功能和可重新配置的 I-V 特性，新的 MTJ 概念显示出显著的优势，因此显示出逻辑在存储器计算中的潜力。所提出的 MTJ 器件已经用 QuantumATK 进行了模拟，并通过实验实现，并获得了专利。
Markussen 博士将介绍研究 STT-MRAM 的 double spin-torque MTJ 中的不同覆盖层材料。