Le calcul neuromorphique basé sur les memristors promet de dépasser le goulet d'étranglement de von Neumann, contribuant à un traitement des données économe en énergie. Les polymères organiques, grâce à leurs excellentes propriétés semi-conductrices et photoélectriques ainsi qu'à leur traitement en solution, sont des candidats idéaux pour des memristors à faible coût et des applications synaptiques. Cependant, les problèmes de haute tension de fonctionnement et de commutation aléatoire des états de résistance des memristors en polymère limitent leur application dans les puces neuromorphiques, augmentant la complexité des circuits périphériques. Cette étude utilise le polymère organique MEH-PPV dopé avec le liquide ionique [EMIM][PF₆] comme couche active pour construire un memristor à structure verticale. La modulation par entrée électrique permet de contrôler divers comportements de plasticité synaptique à court et long terme, réduisant significativement la tension de fonctionnement et augmentant la gamme des états conducteurs réglables. Ce memristor atteint des caractéristiques clés des synapses biologiques contrôlées optiquement et des fonctions d'apprentissage et de mémoire de type cérébral à des tensions de l'ordre du millivolt, intégrant la détection, le stockage et le traitement des signaux optiques. Sur cette base, cet ensemble de synapses organiques est appliqué à des tâches de reconnaissance et de mémoire des motifs du système nerveux visuel humain. Les résultats fournissent des orientations importantes pour la conception des dispositifs neuromorphiques organiques à faible consommation et haute performance de nouvelle génération.

Memristor;Polymère organique;Liquide ionique;Synapse photoélectrique;Reconnaissance d'images