Artificial spin ice : from statistical physics to stochastic computing - Université de Lorraine Access content directly
Theses Year : 2021

Artificial spin ice : from statistical physics to stochastic computing

Spins artificiels : de la physique statistique au calcul stochastique

Abstract

Since their introduction in 2006, artificial spin ice systems have sparked an interest for their similarity with frustrated systems such as water ice or some pyrochlores. These networks of interacting nanomagnets can be observed using simple microscopy techniques and be tailored at will. In this work, we have studied customised geometries in order to observe the evolution of dipolar interactions and develop a device. First, we have studied the tuning of the dipolar interactions induced by rotation of the elements of the square geometry. For an as-grown system that the ground state evolution from antiferromagnetic to ferromagnetic orders observed is consistent with dipolar computations. Taking into account the long-range interactions in our Monte Carlo simulations, we have described the total dipolar energy along with the vertex populations of our system with all its tilted networks. This has led to a study of the thermodynamics of our system and a unique effective could be ascribed. Secondly, we have taken an interest into the possibility of tailoring these artificial spin systems for applications in random number generation. We have seen that these systems are a better fit exploiting domain wall propagation rather than reversals by coupling. We have then established that the main challenge to overcome in large connected structures is the trade-off between nucleation field from the outputs and depinning field of the upper part of the nanostructure. Indeed, it is necessary to ensure than the domain wall propagating in the structure is indeed the injected one and that no parasitic nucleation occurs which is overcome this issue. The domain wall propagation has been characterised in terms of propagation fields and types of reversals. We have shown that our optimised system exhibits reversal induced by the injected domain wall mainly in unidimensional fashion with clear stochastic behaviour. The characterisation of this behaviour has shown that a mean weight value describes the choices observed which do not exhibit any correlation. Our artificial spin system therefore behaves as a Galton board, the prime device for random number generation. This PhD work has shown the versatility of artificial spin systems as spin ice for understanding the influence of tuned interactions in their thermodynamics. This work has also demonstrated their versatility for an application with the characterisation of their stochastic behaviour through an optimisation of the geometry.
Depuis leur introduction en 2006, les systèmes de spins artificiels ont suscité un large intérêt autant pour leur similarité avec des systèmes frustrés tels que la glace d'eau ou certains pyrochlores. Ces réseaux de nano-aimants sont observables par des techniques de microscopie simples et modifiables à volonté. Dans ce travail, nous avons étudié des modifications de géométries classiques pour l’étude de l’évolution des interactions et pour l’élaboration d’un dispositif. Dans un premier temps, nous avons étudié la modification des interactions par la rotation des éléments d’un système carré. Pour un système dans l’état brut de croissance, l’état de fondamental évolue d’ordre antiferromagnétique à ferromagnétique suivant les prédictions de calculs dipolaires. En considérant les interactions longue portée dans nos simulations Monte Carlo, nous avons décrit l’énergie dipolaire totale ainsi que les populations de vertex de notre système. Cette description a mené à une étude de la thermodynamique du système et la détermination d’une température effective unique. Ensuite, nous nous sommes intéressés à la possibilité de « tailler sur mesure » ces systèmes de spins artificiels pour des applications de calcul. Nous avons commencé par montrer que ces systèmes sont plus adaptés en exploitant de la propagation de paroi plutôt que le couplage. Nous avons ensuite établi que le défi dans de grandes structures connectées est le compromis entre champ de nucléation et champ de piégeage du haut de la structure. Par une optimisation fine de sa forme, nous avons observé la propagation d’une paroi injectée à un endroit choisi. Cette propagation a été caractérisée en termes de champs de propagation, de types de renversements et a montré que notre système optimisé permet des propagations en majorité unidimensionnelles qui sont stochastiques. Ce comportement aléatoire a pu être décrit par un poids moyen décrivant l’ensemble des choix réalisés, ces derniers ne présentant aucune corrélation entre eux. Notre étude a démontré que les systèmes de spins peuvent être utilisés pour de la génération de nombres aléatoires au même titre qu’une planche de Galton. Cette thèse a donc montré la versatilité des systèmes de spins artificiels en qualité de glace de spin pour la compréhension de la modification des interactions dans leur thermodynamique. Ce travail a aussi démontré leur versatilité pour des applications de génération de nombres aléatoires grâce à une optimisation de leur géométrie.
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Dates and versions

tel-03418689 , version 1 (08-11-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03418689 , version 1

Cite

Maryam Massouras. Artificial spin ice : from statistical physics to stochastic computing. Physics [physics]. Université de Lorraine, 2021. English. ⟨NNT : 2021LORR0143⟩. ⟨tel-03418689⟩
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