Optimizing magneto-ionics: towards brain-inspired functionalities

Abstract

La magnetoiònica, un camp de recerca centrat en utilitzar la migració d'ions induïda per voltatge per controlar les propietats magnètiques, té un gran potencial per desenvolupar dispositius espintrònics energèticament eficients. La constatació d'aquest potencial es veu obstaculitzada per importants reptes científics, com el d'aconseguir velocitats de moviment d'ions suficientment ràpides a temperatura ambient, mantenint l'estabilitat del material i permetent una fabricació escalable. Emprar sistemes amb ions estructurals com capes de Co3O4 o CoN és prometedor per abordar alguns d'aquests desafiaments. Aquests sistemes, que intrínsecament allotgen oxigen o nitrogen, faciliten la generació de ferromagnetisme a través del moviment impulsat per voltatge dels ions O2- o N3- a temperatura ambient i són compatibles amb la tecnologia de semiconductors existent. Aquestes característiques fan que la magnetoiònica pugui arribar a tenir aplicacions en el desenvolupament de funcionalitats inspirades en el cervell. Aconseguir velocitats d'ions ràpides i una alta ciclabilitat representen reptes científics importants, destacant la necessitat de recerca i innovació en aquest camp. Es proposen tres estratègies innovadores per impulsar el camp de la magnetoiònica. La primera estudia l'adaptabilitat de la magnetoiònica per a aplicacions neuromòrfiques. Específicament, en disminuir el gruix de les capes de CoN de 200 a 5nm, s'ha aconseguit un augment d'aproximadament 7.4 vegades de la velocitat de moviment d'ions, i una resposta magnetoiònica sub-1s. Això subratlla la viabilitat del nostre enfocament com un marc fonamental per desenvolupar sinapsis artificials. Amb capes de CoN prou primes i freqüències d'actuació de voltatge de fins a 100Hz, demostrem un efecte acumulatiu d'ions de N controlable per voltatge a la superfície externa de les pel·lícules de CoN adjacent a l'electròlit líquid. Aquest fenomen potencia la modulació de propietats magnetoiòniques, tant durant com després de l'actuació amb polsos de voltatge, expandint l'horitzó per a funcionalitats neuromòrfiques, com l'aprenentatge neural postestimulat sota un somni profund. Mostrem que la introducció d'elements metàl·lics de transició adequats a capes de CoN és una bona estratègia per millorar la magnetoiònica. En incorporar un 10% atòmic de Mn en substitució de Co, aconseguim millores en els efectes magnetoiònics, en els valors de magnetització de saturació, les velocitats de moviment iònic i la ciclabilitat. Això és perquè la incorporació de Mn dona lloc a un canvi de comportament metàl·lic a semiconductor i a una estructura molt propera a la de materials amorfs, fent que hi hagi un major nombre de canals per al transport d'ions N. Això representa un pas significatiu cap a un millor control del magnetisme a través del moviment d'ions intervingut per camps elèctrics. Finalment, proposem una arquitectura magnetoiònica dissenyada a la nanoescala, que consisteix en un electròlit sòlid prim en contacte amb un electròlit líquid, per millorar dràsticament la ciclabilitat mentre es mantenen camps elèctrics prou alts per al moviment d'ions. Mentre que la presència del dielèctric líquid evita els problemes derivats de curtcircuits elèctrics, la inserció d'una capa de Ta altament nanoestructurada entre un material magnetoiònic i l'electròlit líquid augmenta dràsticament la ciclabilitat magnetoiònica, de menys de 30 cicles a més de 800 cicles. Aquest augment s'atribueix a la capa de Ta com a electròlit sòlid, atrapant l'oxigen i impedint que els ions O2- migren a l'electròlit líquid. Els beneficis combinats d'electròlits sòlids i líquids en aquest enfocament sinèrgic ofereixen una estratègia prometedora per impulsar la magnetoiònica. Col·lectivament, aquests resultats representen un avenç significatiu en el camp de la magnetoiònica, obrint noves vies per a la seva aplicació en aplicacions neuromòrfiques i espintrònica energèticament eficient mentre s'aborden els reptes clau en sintonització, velocitat i reversibilitat dels fenòmens magnetoiònics.

La magnetoiónica, un campo de investigación centrado en utilizar la migración de iones inducida por voltaje para controlar las propiedades magnéticas, tiene un gran potencial para desarrollar dispositivos espintrónicos energéticamente eficientes. Sin embargo, la constatación de este potencial se ve obstaculizada por importantes desafíos científicos, como el de lograr velocidades de movimiento de iones suficientemente rápidas a temperatura ambiente, manteniendo la estabilidad del material y permitiendo una fabricación escalable. Emplear sistemas con iones estructurales como capas de Co3O4 o CoN (donde los iones que se pretenden mover con voltaje están contenidos en la estructura de estos materiales) es prometedor para abordar algunos de estos desafíos. Estos sistemas, que intrínsecamente albergan oxígeno o nitrógeno, facilitan la generación de ferromagnetismo a través del movimiento impulsado por voltaje de los iones O2- o N3- a temperatura ambiente y, además, son compatibles con la tecnología de semiconductores existente. Estas características hacen que la magnetoiónica pueda hasta llegar a tener aplicaciones en el desarrollo de funcionalidades inspiradas en el cerebro. Sin embargo, lograr velocidades de iones rápidas y una alta ciclabilidad representan, destacando la necesidad de investigación en esta dirección. Se proponen tres estrategias para impulsar el campo de la magnetoiónica. La primera estudia la adaptabilidad de la magnetoiónica para ser usada en aplicaciones neuromórficas. Al disminuir el grosor de las películas de CoN de 200 a 5nm, se ha logrado un aumento de aproximadamente 7.4 veces, en la velocidad de movimiento de iones, y una respuesta magnetoiónica sub-1s. Esto subraya la viabilidad de nuestro enfoque como una tecnología que podría emular sinapsis artificiales. Con capas de CoN delgadas y frecuencias de actuación de voltaje de hasta 100Hz, demostramos un efecto acumulativo de iones de N controlable por voltaje en la superficie de las películas de CoN adyacente al electrolito líquido. Este fenómeno potencia la modulación de propiedades magnetoiónicas, tanto durante como después de la actuación con pulsos de voltaje, expandiendo el horizonte de funcionalidades en computación neuromórficas, como el aprendizaje neuronal postestimulado bajo un sueño profundo. Además, mostramos que la introducción de elementos metálicos de transición en capas de CoN es una buena estrategia para mejorar sustancialmente la magnetoiónica. Al substituir un 10% atómico de Mn por Co, logramos mejoras en los efectos magnetoiónicos, por ejemplo en los valores de magnetización de saturación, las velocidades de movimiento iónico y la ciclabilidad. Esto se debe a que la incorporación de Mn da lugar a un cambio de comportamiento metálico a semiconductor y a una estructura muy cercana a la de materiales amorfos, haciendo que haya un mayor número de canales para el transporte de iones N. Finalmente, proponemos una arquitectura magnetoiónica diseñada a la nanoescala, que consiste en un electrolito sólido delgado en contacto con un electrolito líquido, para mejorar la ciclabilidad mientras se mantienen campos eléctricos lo suficientemente altos para el movimiento de iones. Mientras que la presencia del dieléctrico líquido evita los problemas derivados de cortocircuitos eléctricos, la inserción de una capa de Ta altamente nanoestructurada entre un material magnetoiónico (Co3O4) y el electrolito líquido aumenta drásticamente la ciclabilidad magnetoiónica, de menos de 30 ciclos a más de 800 ciclos. Este aumento se atribuye al papel de la capa de Ta como electrolito sólido, atrapando el oxígeno e impidiendo que los iones O2- migren al electrolito líquido. Los beneficios combinados de electrolitos sólidos y líquidos en este enfoque ofrecen una estrategia prometedora para impulsar la magnetoiónica. Colectivamente, estos resultados representan un avance significativo en el campo de la magnetoiónica, abriendo nuevas vías para su aplicación en computación neuromórfica y espintrónica energéticamente eficiente mientras se abordan los desafíos clave en sintonización, velocidad y reversibilidad de los fenómenos magnetoiónicos.

Magneto-ionics, a field focused on using voltage-induced ion migration to control magnetic properties, has substantial potential for developing energy-efficient spintronic devices. Nevertheless, realization of this is hindered by notable challenges, such as achieving effective tuning or sufficiently fast effects at room temperature, maintaining material stability, and achieving scalable fabrication. Employing structural-ion systems like Co3O4 or CoN films (i.e., materials in which the ion to be moved with voltage is included in their structure) appears promising in addressing some of these challenges. These innovative systems, inherently hosting migrating oxygen or nitrogen ions, facilitate the generation of pronounced ferromagnetism via voltage-driven motion of O2-¬¬ or N3- ions at ambient temperature and are also compatible with existing semiconductor technology. These features open doors to explore applications in emerging brain-inspired memory functionalities. However, attaining fast switching and high cyclability currently remain a challenge, highlighting the need for further research in this field. In this Thesis, three innovative strategies are proposed to propel the field of magneto-ionics forward. The first one validates the adaptability of magneto-ionics for neuromorphic functionalities. Specifically, by diminishing the thickness of CoN films from 200 to 5 nm, a significant enhancement, approximately 7.4-fold, in ion motion rate and a sub-1s magneto-ionic response have been achieved. This underscores the feasibility of our approach as a foundational framework for developing artificial synapses. Crucially, with sufficiently thin CoN films and moderably high voltage actuation frequencies (i.e., up to 100 Hz), we demonstrate a voltage-controllable N ion accumulation effect at the outer surface of CoN films adjacent to a liquid electrolyte. This phenomenon allows the modulation of magnetic properties, both during and subsequently after the voltage pulse actuation, expanding the horizon for new functionalities in neuromorphic computing, such as post-stimulated neural learning under a deep sleep. Next, we show that the introduction of suitable transition-metal elements to binary nitride compounds can substantially enhance magneto-ionics. By incorporating 10 at. % Mn in substitution for Co in CoN thin films, we achieve remarkable improvements in magneto-ionic effects, including saturation magnetization, toggling speeds, and cyclability. These results are underpinned by transformations from metallic to semiconducting behaviors and from nanocrystalline to amorphous-like structures, leading to increased N-ion transport channels. Ab initio calculations provide valuable insights into the lower formation energy for CoMn-N compared to Co-N, elucidating the fundamental role of Mn addition in voltage-driven magnetic effects. This represents a significant step towards improved voltage control of magnetism through electric field-driven ion motion. Finally, we propose a nanoscale-engineered magneto-ionic architecture, featuring a thin solid electrolyte in contact with a liquid electrolyte, to drastically enhance cyclability while maintaining sufficiently high electric fields for ion motion. While liquid electrolytes avoid problems related to electric pinholes, the insertion of a highly nanostructured Ta layer between a magneto-ionic target material (Co3O4) and the liquid electrolyte dramatically increases magneto-ionic cyclability, from less than 30 cycles to over 800 cycles. This enhancement is attributed to the role of the Ta layer as a solid electrolyte, effectively trapping oxygen and hindering O2- ions from migrating into the liquid electrolyte. The combined benefits of solid and liquid electrolytes in this synergetic approach offer a promising strategy for boosting magneto-ionics. Collectively, the results of this Thesis represent a significant advancement in the field of magneto-ionics, opening new avenues for its application in neuromorphic computing and energy-efficient spintronics while addressing key challenges in tunability, speed, and reversibility of magneto-ionic phenomena.