Нейроморфные вычисления на основе мемристоров обещают преодолеть узкое место фон Неймана и способствовать энергоэффективной обработке данных. Органические полимеры являются идеальными кандидатами для низкобюджетных мемристоров и синаптических приложений благодаря их превосходным полупроводниковым и фотоэлектрическим свойствам, а также преимуществам обработки растворов. Однако высокое рабочее напряжение и случайные переключения сопротивления в полимерных мемристорах ограничивают их применение в нейроморфных чипах, что увеличивает сложность периферийных схем. В данном исследовании использован органический полимер MEH-PPV, допированный ионной жидкостью [EMIM][PF₆], в качестве активного слоя для создания вертикальной структуры мемристора. Электрический ввод управляет различными формами краткосрочной и долгосрочной синаптической пластичности, значительно снижая рабочее напряжение и расширяя настраиваемый диапазон проводящего состояния. Мемристор достигает ключевых характеристик биологических синапсов с оптическим управлением и свойств обучения и памяти, подобно мозгу, при напряжении в миллиВольтном диапазоне, интегрируя функции оптического сенсорного восприятия, хранения и обработки сигналов. На основе этого органический синаптический массив применен для задач распознавания образов и памяти в человеческой зрительной нервной системе. Результаты исследования предоставляют важные рекомендации для разработки следующего поколения энергоэффективных высокопроизводительных органических нейроморфных устройств.

Мемристор;органический полимер;ионная жидкость;фотоэлектрический синапс;распознавание изображений