法国SPINTEC实验室的SPINTEC自旋绝缘电子学团队于2025年获得PEPR SPIN计划资助，启动为期四年的MAGISTRAL项目，旨在开发集成钇铁石榴石（YIG）单晶薄膜的GHz级光机械调制器。项目现招募液相外延（LPE）技术专家，通过分包形式协助团队掌握钇铁石榴石薄膜生长技术，以降低材料磁性和声学损耗。申请需在2026年4月30日前提交至项目联系人Olivier KLEIN。

韩国大学材料科学与工程系的金永根教授将于5月7日在SPINTEC举办研讨会，主题为“3D手性自旋电子学：手性磁性纳米螺旋中的自旋选择性传输”。他团队通过电化学方法合成了三维手性铁磁钴铁纳米螺旋，展示了纳米尺度下的法拉第电磁感应定律及其对电子流向的调控，该研究对手性和铁磁性自旋可调器件具有技术应用潜力。

韩国大学材料科学与工程系金英根教授将于4月24日在SPINTEC研究所举办研讨会，主题为设计高效自旋轨道矩材料，以实现低功耗MRAM开关。其团队通过β-W基合金工程研发出新型异质结构，可将写入功耗降低至传统材料的十分之一，有望推动下一代磁随机存储器的技术突破。

法国SPINTEC实验室的Thomas Brun将于5月27日进行博士论文答辩，主题为开发用于太空探测的微型磁强计MAROT。该研究利用磁隧道结（MTJ）技术，旨在为立方卫星（Cubsat）制造能测量皮特斯拉级别磁场的微型传感器，以降低太空任务成本。目前该传感器灵敏度已显著提升，但噪声仍需优化，目标是在10赫兹频率下实现皮特斯拉级别的探测精度。

日本国立材料研究所（NIMS）的Yukiko Takahashi博士将于2026年5月5日在法国SPINTEC实验室举办研讨会，主题为“HAMR材料开发及其前景”。她将介绍利用数据驱动和机器学习方法优化FePt-BN-C颗粒薄膜，以提升热辅助磁记录（HAMR）的存储密度，并探讨三维磁记录等新技术路径。Takahashi博士在磁性材料领域拥有丰富经验，与硬盘产业联系紧密，目前担任NIMS磁性及自旋电

3月11日，SPINTEC实验室的Subham Senapati将进行博士论文答辩，主题为评估自旋轨道矩磁性存储器在低温应用中的性能。该研究通过实验和建模，系统分析了自旋轨道矩磁隧道结在室温至液氦温度（4K）下的工作特性，发现自加热效应是低温写入操作的主要限制因素。论文指出，通过优化存储层厚度和电场调控各向异性，自旋轨道矩磁存储器有望成为未来低温计算平台（如量子处理器和超导电子）的可行存储解决方案

曼彻斯特大学国家石墨烯研究所的Igor ROZHANSKIY将于2026年2月17日在SPINTEC举办研讨会，主题为二维材料中的自旋相互作用物理。他将重点介绍范德华磁体与石墨烯结合产生的强关联平带特性，以及单层过渡金属二硫化物中自旋轨道耦合的多体重整化效应。研讨会还将探讨二维材料平台中手性自旋织构（如斯格明子）的研究前景与应用潜力。

日本原子能机构先进科学研究中心的山本圭博士将在SPINTEC举办研讨会，主题为"铁磁磁盘中的自旋波谱"。研讨会将于2026年2月6日举行，线上线下同步进行，重点探讨自旋电子学中角动量转移对信息损耗的影响及其理论分析。山本博士结合高能物理背景，通过实验数据和理论模型解析了钇铁石榴石磁盘的磁激发谱线及其物理机制。

2026年1月28日，意大利墨西拿大学的IEEE纳米技术理事会杰出讲师Giovanni Finocchio将在法国SPINTEC研究所举办研讨会，主题为“自适应伊辛机：结合振荡动力学与概率采样的新范式”。他将介绍如何利用自旋电子技术实现伊辛机，并首次提出能动态切换确定性与概率计算模式的自适应硬件平台，该研究由欧盟及意大利多个项目资助，旨在为组合优化问题提供可扩展的CMOS兼容解决方案。

法国格勒诺布尔将于2026年1月29日至30日举办首届"微波自旋电子学研讨会"，聚焦智能通信系统中的能量收集、通信、安全及边缘计算等应用。该活动由Spintec组织，在格勒诺布尔INP-UGA大学的GReeN-ER校区举行，免费注册截止日期为2026年1月15日。研讨会旨在探讨自旋电子学技术在通信领域的创新潜力与产业影响。

法国SPINTEC实验室研究员Maxime CULOT将于1月21日进行博士论文答辩，主题为基于锗碲（GeTe）的铁电肖特基二极管忆阻器在神经形态计算中的应用研究。该研究针对大语言模型算力需求激增带来的能耗挑战，探索了新型铁电忆阻器在实现高能效、紧凑型内存计算方面的潜力，并特别验证了GeTe/Mg结构器件的电阻开关特性及其在交叉阵列中抑制漏电路径的优势。这项工作为人工智能硬件和布尔逻辑应用提供了有

日本理化学研究所等团队通过将磁性钇铁石榴石薄膜集成到压电基底上，实现了声表面波的非互易传输。该研究展示了声子与磁振子耦合导致的单向声波吸收效应，为射频信号处理提供了新方案。

斯平泰克实验室研究员伊拉里亚·迪马尼西将于12月18日进行博士论文答辩，主题为《面向存储与神经形态应用的拓扑自旋纹理电操控》。研究重点包括：在合成反铁磁体中实现每秒900米的高速斯格明子移动，在磁隧道结中电控斯格明子生成与湮灭，并利用自旋纹理动力学成功演示了时序模式识别等神经形态计算任务。该工作为开发基于自旋纹理的纳米级低功耗人工智能硬件开辟了新路径。