@phdthesis{01K1AW5XBDKGD39FMF62FCJZR5,
  abstract     = {{De manipulatie van magnetische texturen op de nanoschaal biedt nieuwe perspectieven voor computertechnologie. Nu conventionele elektronische apparaten hun fysieke grenzen bereiken, bieden magnetische skyrmions - topologisch niet-triviale wervelingen van de magnetisatie van een materiaal - een veelbelovende oplossing voor de volgende generatie informatieverwerking, omdat ze minimale energie en elektrische stroom nodig hebben voor manipulatie.

In dit proefschrift onderzoeken we de toepassing van magnetische skyrmions in zowel fundamenteel spintronisch transport als reservoir computing. Ons werk levert bijdragen aan twee gebieden: ten eerste, een theoretisch begrip van het skyrmion Hall-effect in topologisch neutrale structuren, en ten tweede, de ontwikkeling van skyrmion-gebaseerde reservoir computing. Beginnend met een fundamentele analyse van topologische effecten in magnetische systemen, dragen we bij aan het begrip van de dynamica van skyrmionen onder spin torques en demonstreren we het potentieel van skyrmionen voor berekeningen met behulp van reservoir computing.

Ons onderzoek is gestructureerd in twee grote delen. Het eerste deel biedt een uitgebreide theoretische behandeling van stroomgedreven skyrmiondynamica. We ontwikkelen ons theoretisch kader door middel van micromagnetische modellering. We ontkrachten de aanname dat topologisch neutrale magnetische structuren, zoals antiferromagnetische skyrmionen en skyrmioniums met een windingsgetal van nul, het skyrmion Hall-effect kunnen elimineren door gebalanceerde Magnuskrachten. We laten zien dat deze aanname niet opgaat wanneer deze structuren worden aangedreven door spin-orbit torques. Onze analyse maakt gebruik van de collectieve coördinaatdynamica en wordt gevalideerd door uitgebreide numerieke simulaties.

Het tweede deel verkent nieuwe toepassingen van skyrmions in reservoir computing, waarbij we een skyrmion fabric reservoir creëren dat hun collectieve dynamica benut voor berekeningen. We ontwikkelen nieuwe taak-agnostische ruimtelijke metrieken om niet-lineariteit en geheugen te meten - fundamentele vereisten voor reservoir computing - die efficiënte parallelle evaluatie van enkelvoudige ingangssignalen mogelijk maken, in tegenstelling tot conventionele reservoir metrieken. We tonen de inherente afweging tussen geheugencapaciteit en niet-lineariteit in het gedrag van ons reservoir, zowel lokaal als globaal, en laten zien hoe het balanceren van deze eigenschappen de taakspecifieke prestaties verbetert. Deze meetgegevens maken optimalisatie van de plaatsing van uitleespunten mogelijk en onthullen de ruimtelijke verdeling van computationele eigenschappen. Door het afstemmen van belangrijke materiaalparameters, waaronder de Dzyaloshinskii-Moriya interactiesterkte en anisotropie, ontwikkelen we een geoptimaliseerd skyrmion reservoir. Vervolgens laten we zien hoe deze in-materia computing benadering directe spatio-temporele patroonherkenning mogelijk maakt. Het skyrmionreservoir met meerdere kanalen dat we voor dit doel ontwikkelen, bereikt de hoogste prestaties die tot nu toe zijn gerapporteerd voor in-materia-reservoircomputers in gesproken cijferclassificatie, met behoud van het inherente voordeel van magnetische skyrmionen, zoals energie-efficiëntie.}},
  author       = {{Msiska, Robin}},
  keywords     = {{Magnetism,Computational Physics,Spintronics,Reservoir Computing}},
  language     = {{eng}},
  pages        = {{XIV, 129}},
  publisher    = {{University of Duisburg-Essen ; Ghent University. Faculty of Medicine and Health Sciences}},
  school       = {{Ghent University}},
  title        = {{Skyrmion hall effect in topologically neutral structures and performance studies of skyrmion-based reservoir computing}},
  url          = {{http://doi.org/10.17185/duepublico/83810}},
  year         = {{2025}},
}

Altmetric

View in Altmetric