Les mémristors à oxyde métallique suscitent un grand intérêt dans les domaines de la mémoire non volatile, des capteurs intelligents et du calcul neuromorphique grâce à la diversité des matériaux, leur faible coût et leur compatibilité avec les procédés CMOS. Cependant, leur application pratique et leur valeur sont limitées en raison des fortes fluctuations de tension de seuil, de la faible stabilité de commutation et de la faible durabilité cyclique. Dans cet article, ZnO a été utilisé comme couche fonctionnelle de changement de résistance, en introduisant par dépôt en couche atomique une couche isolante d'alumine ultrafine de 2 nm, contrôlant efficacement la croissance et la rupture des filaments conducteurs de l'appareil, améliorant significativement la stabilité de commutation et augmentant le rapport de commutation du courant à plus de 10⁴, tout en réduisant nettement la variation de la tension de seuil. Sous polarisation, le dispositif peut simuler les caractéristiques neuronales biologiques telles que l'intégration-décharge, la fuite, et la période réfractaire, avec un contrôle du temps de déclenchement par l'amplitude des impulsions de tension. De plus, l'irradiation UV à 365 nm permet de réduire davantage la tension de seuil et de raccourcir le temps de déclenchement. En s'appuyant sur les propriétés de contrôle photoélectrique synergique du dispositif, une matrice de mémristors 64 × 64 a été construite, réalisant avec succès l'extraction et l'aiguisement des caractéristiques des trajectoires d'entrée optique. Cette étude offre une stratégie efficace pour promouvoir le développement du calcul neuromorphique.

mémristor;alumine ultrafine;neurone;contrôle synergique photoélectrique