课题组王岑2022年7月参加在四川成都举办的2022材料多尺度计算模拟国际会议，进行海报展览；2023年4月在第七届全国磁性材料与器件大会上进行口头报告，报告题目是基于自旋矩下畴壁动力学的随机突触和不确定性量化。

随机神经网络可以解决许多应用场景所需的不确定性量化这一关键问题，如今正被广泛研究。在硬件层面，它需要能高效模拟突触随机权重修正行为的器件。在本工作中，我们提出了一种基于自旋力矩诱导的随机磁畴壁(DW)动力学的突触器件，能实现自旋转移力矩随机地产生磁畴壁，以及自旋轨道力矩诱导磁畴壁确定性运动。前者起到随机更新突触权重的作用，后者则产生连续多阻态，实现突触的模拟特性。我们所提出的基于DW的随机突触只需要少量器件就能实现足够的电阻状态。仿真表明，基于该随机突触搭建的脉冲神经网络能够估计预测结果的不确定性，并以95.7%的高准确率对乳腺肿瘤数据进行分类。

论文链接：

https://journals.aps.org/prapplied/abstract/10.1103/PhysRevApplied.18.064014