La fotónica/electrónica neuromórfica es el futuro de la computación inteligente de energía ultrabaja y la inteligencia artificial (IA). En los últimos años, inspirados en el cerebro humano, los dispositivos neuromórficos artificiales han atraído una gran atención, especialmente en la simulación de la percepción visual y el almacenamiento de la memoria. Debido a sus ventajas de alto ancho de banda, alta inmunidad a interferencias, transmisión de señal ultrarrápida y menor consumo de energía, se espera que los dispositivos fotónicos neuromórficos respondan en tiempo real a los datos de entrada. Además, las sinapsis fotónicas pueden realizar una estrategia de escritura sin contacto, lo que contribuye al desarrollo de la comunicación inalámbrica.

El uso de materiales de baja dimensión brinda la oportunidad de desarrollar sistemas complejos similares al cerebro y computadoras lógicas de memoria de baja potencia. Por ejemplo, los dicalcogenuros de metales de transición (TMD) uniformes y reproducibles a gran escala muestran un gran potencial para la miniaturización y aplicaciones de dispositivos biomiméticos de baja potencia debido a sus excelentes propiedades de captura de carga y compatibilidad con los procesos CMOS tradicionales. La arquitectura de von Neumann con memoria discreta y procesador genera un alto consumo de energía y una baja eficiencia de la informática tradicional. Por lo tanto, el sistema de arquitectura neuromórfica de fusión sensor-memoria o integración sensor-memoria-procesador puede satisfacer las crecientes demandas de big data e IA para dispositivos de bajo consumo de energía y alto rendimiento. Los dispositivos sinápticos artificiales son los componentes más importantes de los sistemas neuromórficos. La evaluación del rendimiento de los dispositivos sinápticos ayudará a aplicarlos más a redes neuronales artificiales (ANN) más complejas.

Los TMD cultivados por deposición química de vapor (CVD) inevitablemente introducen defectos o impurezas, mostraron un efecto de fotoconductividad persistente (PPC). Las sinapsis fotónicas de TMD que integran propiedades sinápticas y capacidades de detección óptica muestran grandes ventajas en los sistemas neuromórficos para la percepción y el procesamiento de información visual de baja potencia, así como para la memoria cerebral.

En un estudio publicado en Opto-Electronic Advances , el Grupo de investigación de Detección y Detección Óptica (GODS) ha informado de una sinapsis fotónica de tres terminales basada en películas MoS2 multicapa uniformes de gran superficie. El dispositivo informado realizó una detección de pulso óptico ultracorto dentro de los 5 μs y un consumo de energía ultrabajo de aproximadamente 40 aJ, lo que significa que su rendimiento es mucho mejor que las propiedades reportadas actuales de las sinapsis fotónicas. Además, es varios órdenes de magnitud inferior a los parámetros correspondientes de las sinapsis biológicas, lo que indica que la sinapsis fotónica informada se puede utilizar para ANN más complejas. La fotoconductividad del canal MoS2 desarrollado por CVD está regulada por la señal de fotoestimulación, lo que permite que el dispositivo simule plasticidad sináptica a corto plazo (STP), plasticidad sináptica a largo plazo (LTP), facilitación de pulsos emparejados (PPF) y otras propiedades sinápticas. Por lo tanto, la sinapsis fotónica informada puede simular la percepción visual humana y la longitud de onda de detección puede extenderse a la luz infrarroja cercana.

Como el sistema más importante de aprendizaje humano, el sistema de percepción visual puede recibir el 80% de la información de aprendizaje desde el exterior. Con el desarrollo continuo de la IA, existe una necesidad urgente de un sistema de percepción visual de baja potencia y alta sensibilidad que pueda recibir información externa de manera efectiva. Además, con el asistente de voltaje de puerta, esta sinapsis fotónica puede simular el condicionamiento pavloviano clásico y la regulación de diferentes emociones en la capacidad de memoria. Por ejemplo, las emociones positivas mejoran la capacidad de memoria y las emociones negativas debilitan la capacidad de memoria. Además, un contraste significativo en la fuerza de STP y LTP basado en la sinapsis fotónica informada sugiere que puede preprocesar la señal de luz de entrada. Estos resultados indican que la fotoestimulación y el control de puerta trasera pueden regular de manera efectiva la conductividad de la capa del canal MoS2 ajustando los procesos de captura/destrampa de portadores. Además, se espera que la sinapsis fotónica presentada en este documento integre capacidades de preprocesamiento de memoria de detección, que se pueden usar para la detección de imágenes en tiempo real y el almacenamiento in situ, y también brinda la posibilidad de romper el cuello de botella de von Neumann.