Photonic Memristor for Future Computing: A Perspective

神经形态工程学 材料科学 记忆电阻器 仿真 光子学 计算机科学 光开关 光学计算 电阻随机存取存储器 光电子学 人工神经网络 电气工程 电子工程 电压 工程类 人工智能 经济 经济增长
作者
Jingyu Mao,Li Zhou,Xiaojian Zhu,Ye Zhou,Su‐Ting Han
出处
期刊:Advanced Optical Materials [Wiley]
卷期号:7 (22) 被引量:208
标识
DOI:10.1002/adom.201900766
摘要

Abstract Photonic computing and neuromorphic computing could address the inherent limitations of traditional von Neumann architecture and gradually invalidate Moore's law. As photonics applications are capable of storing and processing data in an optical manner with unprecedented bandwidth and high speed, two‐terminal photonic memristors with a remote optical control of resistive switching behaviors at defined wavelengths ensure the benefit of on‐chip integration, low power consumption, multilevel data storage, and a large variation margin, suggesting promising advantages for both photonic and neuromorphic computing. Herein, the development of photonic memristors is reviewed, as well as their application in photonic computing and emulation on optogenetics‐modulated artificial synapses. Different photoactive materials acting as both photosensing and storage media are discussed in terms of their optical‐tunable memory behaviors and underlying resistive switching mechanism with consideration of photogating and photovoltaic effects. Moreover, light‐involved logic operations, system‐level integration, and light‐controlled artificial synaptic memristors along with improved learning tasks performance are presented. Furthermore, the challenges in the field are discussed, such as the lack of a comprehensive understanding of microscopic mechanisms under light illumination and a general constraint of inferior near‐infrared (NIR) sensitivity.
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