メムリスターを用いたニューロモルフィックコンピューティングは、フォン・ノイマンのボトルネックを克服し、省エネルギーデータ処理の実現に期待されています。有機ポリマーはその優れた半導体および光電特性と溶液加工の利点により、低コストのメムリスターおよびシナプス応用に理想的な候補です。しかし、ポリマー系メムリスターの高い動作電圧と抵抗状態のランダムな切り替え問題は、ニューロモルフィックチップでの応用を制限し、周辺回路システムの複雑さを増大させています。本研究では、ドーピングされたイオン液体［EMIM］［PF₆］を用いた有機ポリマーMEH-PPVを活性層とする垂直構造メムリスターを構築し、電気入力によりさまざまな短期および長期シナプス可塑性挙動を調整し、動作電圧を大幅に低減し、調整可能な導電状態範囲を拡大しました。このメムリスターはmVレベルの電圧で光制御された生体シナプスの重要な特徴と脳型の学習および記憶特性を実現し、光信号の検出、記憶、処理機能を統合しています。これに基づき、この有機シナプスアレイを人間の視覚神経系におけるパターン認識および記憶タスクに応用しました。研究結果は次世代の低消費電力かつ高性能な有機ニューロモルフィックデバイスの設計に重要な指針を提供します。

メムリスター;有機ポリマー;イオン液体;光電シナプス;画像認識