Altermagnetic memcapacitors
यह शोध पत्र अल्टरमैग्नेटिक मल्टीफेरोइक रेयर-अर्थ वेनेडेट्स (RVO) पर आधारित एक नवीन स्पिंट्रोनिक मेमकैपिटर का प्रस्ताव और सैद्धांतिक मॉडलिंग करता है, जो एक दोलनकारी विद्युत क्षेत्र के तहत उच्च धारा दक्षता और एक विशिष्ट "बटरफ्लाई" डिफरेंशियल कैपेसिटेंस के साथ समवर्ती, गैर-अस्थिर चार्ज और स्पिन स्विचिंग प्रदर्शित करता है।
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ठोस अवस्था भौतिकी (solid-state physics) की शांत दुनिया में, शोधकर्ता लंबे समय से ऐसे पदार्थों की तलाश कर रहे हैं जो बिना निरंतर शक्ति की आवश्यकता के सूचना को याद रख सकें, ठीक वैसे ही जैसे मानव मस्तिष्क प्रारंभिक स्पार्क के फीके पड़ने के बाद भी एक विचार को संजो कर रखता है। दशकों से, ध्यान मल्टीफेरोइक्स (multiferroics) पर केंद्रित रहा है, जो पदार्थ का एक दुर्लभ वर्ग है जहाँ बिजली और चुंबकत्व एक ही चरण में सह-अस्तित्व में होते हैं, जिससे वैज्ञानिक विद्युत क्षेत्रों के साथ चुंबकीय अवस्थाओं को नियंत्रित कर सकते हैं। यह क्षमता भविष्य के तेज़, अधिक कुशल कंप्यूटरों का वादा करती है जो ऊष्मा के रूप में ऊर्जा नष्ट नहीं करते हैं। हाल ही में, अल्टरमैग्नेटिज्म (altermagnetism) नामक एक नई चुंबकीय घटना उभरी है, जो एक अनूठा मोड़ प्रदान करती है: यह एक ऐसे चुंबक की तरह व्यवहार करती है जिसमें कोई शुद्ध चुंबकीय क्षेत्र नहीं होता, फिर भी यह इलेक्ट्रॉन स्पिन को इस तरह विभाजित करती है जिसके लिए आमतौर पर भारी परमाणुओं और जटिल भौतिकी की आवश्यकता होती है। चुनौती इस नए चुंबकीय अवस्था को बिजली से नियंत्रित करने का तरीका खोजने की थी, जिससे एक ऐसा उपकरण बनाया जा सके जो न केवल डेटा संग्रहीत करे बल्कि अपने विद्युत संकेतों के इतिहास को भी याद रखे, जिसे मेमोरी कैपेसिटेंस (memory capacitance) के रूप में जाना जाता है।
चिली के भौतिकविदों की एक टीम ने अब इसे प्राप्त करने के लिए एक ठोस मार्ग प्रस्तावित किया है, जिसमें सामग्रियों के एक विशिष्ट परिवार की पहचान की गई है जो एक नए प्रकार के मेमोरी डिवाइस की नींव के रूप में कार्य कर सकता है। उन्होंने दुर्लभ-पृथ्वी वेनेडेट्स (rare-earth vanadates) पर ध्यान केंद्रित किया, जो क्रिस्टल का एक समूह है जहाँ परमाणुओं की व्यवस्था को उनके भीतर दुर्लभ-पृथ्वी आयनों के आकार को बदलकर सूक्ष्म रूप से बदला जा सकता है। इन सामग्रियों को परमाणुओं के एक जाली (lattice) के रूप में मॉडल करके, जहाँ उनके बीच के बंधन थोड़े असमान होते हैं, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि एक दोलनकारी (oscillating) विद्युत क्षेत्र एक दोहरी प्रतिक्रिया को सक्रिय कर सकता है। जब विद्युत क्षेत्र सामग्री को धकेलता और खींचता है, तो यह दो अलग-अलग धाराएं (currents) एक साथ उत्पन्न करता है: एक जो विद्युत आवेश (charge) ले जाती है और दूसरी जो स्पिन (spin) ले जाती है, जो इलेक्ट्रॉनों का आंतरिक कोणीय संवेग है। महत्वपूर्ण रूप से, लागू किए गए क्षेत्र और इन धाराओं के बीच का संबंध एक सरल, सीधी रेखा का पालन नहीं करता है। इसके बजाय, धाराएँ एक लूप बनाती हैं जो केंद्र में सिमट जाता है, जो एक हस्ताक्षर व्यवहार है जो यह दर्शाता है कि सामग्री एक मेमोरी कैपेसिटर के रूप में कार्य कर रही है।
शोधकर्ताओं ने अपना मामला एक सैद्धांतिक मॉडल पर बनाया जो सामग्री को दो प्रकार के इलेक्ट्रॉन कक्षकों (orbitals) वाले परमाणुओं के ग्रिड के रूप में मानता है, जहाँ पड़ोसी परमाणुओं के बीच की दूरी डाइमेराइजेशन (dimerization) के रूप में ज्ञात एक पैटर्न में बदलती है। यह संरचनात्मक असमानता क्रिस्टल की एक मौलिक समरूपता (symmetry) को तोड़ देती है, जिससे विद्युत क्षेत्र सीधे चुंबकीय क्रम से जुड़ जाता है। अपने सिमुलेशन में, उन्होंने पाया कि जैसे-जैसे विद्युत क्षेत्र आगे-पीछे चक्रित होता है, सामग्री की आंतरिक चुंबकीय और कक्षकीय अवस्थाएं पीछे रह जाती हैं, जिससे एक इतिहास-निर्भर प्रतिक्रिया उत्पन्न होती है। यही अंतराल (lag) डिवाइस को उसकी स्मृति देता है। परिणाम एक ऐसी प्रणाली है जहाँ चार्ज और स्पिन धाराएं एक साथ जुड़ी होती हैं, जो प्रत्येक के लिए अलग नियंत्रण की आवश्यकता के बिना बिल्कुल एक ही क्षण में स्विच होती हैं। मॉडल भविष्यवाणी करता है कि इस सामग्री में चार्ज करंट डेंसिटी वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले सबसे उन्नत मैग्नेटिक टनल जंक्शनों को स्विच करने के लिए आवश्यक न्यूनतम धाराओं से लगभग 3.6 गुना अधिक हो सकती है, जो सूचना लिखने के लिए एक अत्यधिक कुशल तंत्र का सुझाव देती है।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके निष्कर्ष केवल अमूर्त गणित नहीं थे, टीम ने अपने मॉडल के प्रत्येक पैरामीटर को दुर्लभ-पृथ्वी वेनेडेट परिवार के वास्तविक, मापे गए गुणों से जोड़ा। उन्होंने विशिष्ट मानों का उपयोग किया कि परमाणु कितनी मजबूती से परस्पर क्रिया करते हैं, क्रिस्टल जाली का आकार, और ऊर्जा के पैमाने, जो इन यौगिकों के मौजूदा प्रयोगात्मक डेटा से प्राप्त किए गए थे। सिमुलेशन ने दिखाया कि 2 टेराहर्ट्ज़ की ड्राइविंग फ्रीक्वेंसी पर, सामग्री अपने डिफरेंशियल कैपेसिटेंस (differential capacitance) में एक विशिष्ट "बटरफ्लाई" आकार उत्पन्न करती है, जो एक ग्राफ है जो यह दर्शाता है कि डिवाइस की चार्ज स्टोर करने की क्षमता लागू वोल्टेज के साथ कैसे बदलती है। यह आकार, जो संकेत बदलता है और इस पर निर्भर करता है कि वोल्टेज बढ़ रहा है या घट रहा है, एक मेमकैपिटर (memcapacitor) का पाठ्यपुस्तकीय फिंगरप्रिंट है। तथ्य यह है कि दोनों चार्ज और स्पिन चैनल इसी तरह का व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जो क्रिस्टल की समान अंतर्निहित समरूपता द्वारा संरक्षित है, इसका अर्थ है कि डिवाइस एक एकीकृत इकाई के रूप में कार्य करता है।
इस कार्य के निहितार्थ केवल डेटा स्टोरेज तक सीमित नहीं हैं। लेखक सुझाव देते हैं कि यह युग्मित चार्ज-स्पिन प्रतिक्रिया न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग (neuromorphic computing) में एक कृत्रिम न्यूरॉन के मुख्य घटक के रूप में कार्य कर सकती है, जो एक ऐसा क्षेत्र है जिसका लक्ष्य मस्तिष्क की वास्तችን की नकल करने वाले कंप्यूटर बनाना है। ऐसे सिस्टम में, डिवाइस एक सिनैप्स (synapse) के रूप में कार्य करेगा, जहाँ कनेक्शन की ताकत प्राप्त किए गए विद्युत स्पाइक्स के इतिहास द्वारा निर्धारित होती है। क्योंकि सामग्री स्वाभाविक रूप से अपने आंतरिक चुंबकीय और कक्षकीय विन्यास के माध्यम से अपने पिछले राज्य को याद रखती है, यह सिनैप्टिक वेट्स (synaptic weights) को संग्रहीत कर सकती है और अलग मेमोरी और प्रोसेसिंग इकाइयों की आवश्यकता के बिना जटिल गणनाएं कर सकती है। हालांकि वर्तमान कार्य एक सैद्धांतिक प्रस्ताव है जो वास्तविक सामग्री गुणों पर आधारित सिमुलेशन द्वारा समर्थित है, यह एक मूर्त भविष्य की ओर इशारा करता है जहाँ अल्टरमैग्नेट्स की अनूठी भौतिकी का उपयोग कम-शक्ति वाले, नॉन-वोलेटाइल मेमोरी तत्वों के निर्माण के लिए किया जा सकता है जो विद्युत और चुंबकीय दोनों रूप से सक्रिय होते हैं।
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