脳を模倣したニューロモルフィックコンピューティングは、従来のフォン・ノイマン計算アーキテクチャのボトルネックを克服し、低消費電力かつ高効率な情報処理の実現を可能にし、それによって人工知能技術の発展を促進すると期待されている。人工シナプスはニューロモルフィックシステム構築の重要なハードウェアであり、その中でも光電シナプスは電子工学とフォトニクスの利点を併せ持ち、光学的感知、情報計算、記憶などの多様な機能を備えている。新興の全光制御型光電シナプスは、導電率の不揮発性の増減が光信号によって実現され、電気信号によるデバイスの微細構造の損傷を効果的に回避し、動作の安定性を向上させ、さらにシナプスデバイスに新たな機能を付与することができる。酸化物は製造が容易でCMOSプロセスとの相性が良く、人工シナプス材料として最も広く使用されている。本稿では長距離可塑性を持つ酸化物全光制御シナプスデバイスの研究進展を整理し、波長および光強度制御に基づく全光制御シナプスをそれぞれ論じ、主にデバイス構造、材料選択、光電応答メカニズムに焦点を当て、最後に現在の全光制御シナプスの発展が直面する課題を分析した。

ニューロモルフィックコンピューティング;光電シナプス;全光制御シナプス;長距離可塑性;酸化物