La photonique/électronique neuromorphique est l'avenir de l'informatique intelligente à très faible consommation d'énergie et de l'intelligence artificielle (IA). Ces dernières années, inspirés du cerveau humain, les dispositifs neuromorphiques artificiels ont suscité une grande attention, notamment pour simuler la perception visuelle et le stockage de la mémoire. En raison de ses avantages de bande passante élevée, d'immunité élevée aux interférences, de transmission de signal ultrarapide et de consommation d'énergie réduite, les dispositifs photoniques neuromorphiques devraient réaliser une réponse en temps réel aux données d'entrée. De plus, les synapses photoniques peuvent réaliser une stratégie d'écriture sans contact, ce qui contribue au développement de la communication sans fil.

L'utilisation de matériaux de faible dimension offre la possibilité de développer des systèmes complexes de type cerveau et des ordinateurs logiques à mémoire de faible puissance. Par exemple, les dichalcogénures de métaux de transition (TMD) à grande échelle, uniformes et reproductibles présentent un grand potentiel pour la miniaturisation et les applications de dispositifs biomimétiques à faible puissance en raison de leurs excellentes propriétés de piégeage de charge et de leur compatibilité avec les processus CMOS traditionnels. L'architecture von Neumann avec mémoire et processeur discrets entraîne une consommation d'énergie élevée et une faible efficacité de l'informatique traditionnelle. Par conséquent, le système d'architecture neuromorphique de fusion capteur-mémoire ou d'intégration capteur-mémoire-processeur peut répondre aux demandes de plus en plus croissantes des mégadonnées et de l'IA pour des dispositifs à faible consommation d'énergie et à hautes performances. Les dispositifs synaptiques artificiels sont les composants les plus importants des systèmes neuromorphiques. L'évaluation des performances des dispositifs synaptiques aidera à les appliquer davantage à des réseaux de neurones artificiels (ANN) plus complexes.

Les TMD développés par dépôt chimique en phase vapeur (CVD) introduisent inévitablement des défauts ou des impuretés, ont montré un effet de photoconductivité persistant (PPC). Les synapses photoniques TMD intégrant les propriétés synaptiques et les capacités de détection optique présentent de grands avantages dans les systèmes neuromorphiques pour la perception et le traitement des informations visuelles à faible puissance ainsi que la mémoire cérébrale.

Dans une étude publiée dans Opto-Electronic Advances , le groupe de recherche sur la détection et la détection optiques (GODS) ont signalé une synapse photonique à trois terminaux basée sur les films MoS2 multicouches uniformes de grande surface. Le dispositif rapporté a réalisé une détection d'impulsion optique ultracourte en 5 μs et une consommation d'énergie ultrafaible d'environ 40 aJ, ce qui signifie que ses performances sont bien meilleures que les propriétés actuelles rapportées des synapses photoniques. De plus, il est inférieur de plusieurs ordres de grandeur aux paramètres correspondants des synapses biologiques, ce qui indique que la synapse photonique rapportée peut être davantage utilisée pour des ANN plus complexes. La photoconductivité du canal MoS2 développé par CVD est régulée par le signal de photostimulation, ce qui permet à l'appareil de simuler la plasticité synaptique à court terme (STP), la plasticité synaptique à long terme (LTP), la facilitation des impulsions appariées (PPF) et d'autres propriétés synaptiques. Par conséquent, la synapse photonique rapportée peut simuler la perception visuelle humaine et la longueur d'onde de détection peut être étendue à la lumière infrarouge proche.

En tant que système d'apprentissage humain le plus important, le système de perception visuelle peut recevoir 80% des informations d'apprentissage de l'extérieur. Avec le développement continu de l'IA, il existe un besoin urgent d'un système de perception visuelle à faible puissance et haute sensibilité capable de recevoir efficacement des informations externes. De plus, avec l'aide de la tension de grille, cette synapse photonique peut simuler le conditionnement pavlovien classique et la régulation de différentes émotions sur la capacité de mémoire. Par exemple, les émotions positives améliorent la capacité de mémoire et les émotions négatives affaiblissent la capacité de mémoire. En outre, un contraste significatif dans la force de STP et LTP basé sur la synapse photonique rapportée suggère qu'il peut prétraiter le signal lumineux d'entrée. Ces résultats indiquent que la photo-stimulation et le contrôle de backgate peuvent réguler efficacement la conductivité de la couche de canal MoS2 en ajustant les processus de piégeage/dépiégeage des porteurs. De plus, la synapse photonique présentée dans cet article devrait intégrer des capacités de prétraitement de la mémoire de détection, qui peuvent être utilisées pour la détection d'images en temps réel et le stockage in situ, et offre également la possibilité de briser le goulot d'étranglement de von Neumann.