A van der Waals Floating-Gate Platform for Broadband Optoelectronic Neuromorphic Computing
Cet article présente un transistor synaptique à grille flottante de type ReS2/hBN/InSe de van der Waals qui intègre une mémoire non volatile à un apprentissage optoélectronique à large bande pour permettre une modulation bidirectionnelle du poids, des fonctions synaptiques essentielles et un apprentissage associatif d'ordre supérieur au sein d'un dispositif compact unique pour le calcul neuromorphique de nouvelle génération.
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Le cerveau humain est un maître de l'efficacité, traitant de vastes quantités d'informations tout en consommant très peu d'énergie. Il y parvient en fusionnant la mémoire et le calcul en un réseau unique et interconnecté de neurones et de synapses. En revanche, les ordinateurs que nous utilisons aujourd'hui reposent sur une conception qui sépare ces deux fonctions. Les données doivent constamment voyager entre un processeur qui calcule et une puce de mémoire qui stocke l'information, un voyage qui gaspille de l'énergie et ralentit les performances. Pour construire la prochaine génération de machines intelligentes, les scientifiques tentent de créer un matériel qui imite l'architecture du cerveau, où un seul dispositif peut à la fois mémoriser l'information et apprendre de nouvelles entrées. Un composant clé de cet effort est la synapse artificielle, un minuscule interrupteur électronique capable de modifier sa force en fonction de l'activité passée, tout comme une connexion biologique entre des cellules cérébrales. Bien que les chercheurs aient construit de nombreux types de ces dispositifs, la plupart peinent à combiner la mémoire à long terme avec la capacité d'apprendre de la lumière, une capacité qui permettrait aux machines de traiter l'information visuelle de manière directe et efficace.
Une équipe de chercheurs de l'Université Dongguk en Corée du Sud a développé un nouveau type de synapse artificielle qui comble avec succès cette lacune. Ils ont créé un transistor unique capable de stocker des données de manière permanente et d'apprendre à partir d'une large gamme de lumières, des couleurs visibles aux rayons infrarges invisibles. Le dispositif est construit à partir d'un empilement de trois matériaux différents d'une épaisseur atomique, superposés comme un sandwich microscopique. La couche inférieure est un matériau appelé séléniure d'indium, qui agit comme un coffre-fort pour les charges électriques. Séparant ce coffre de la couche supérieure, une fine feuille de nitrure de bore hexagonal sert de tunnel sécurisé par lequel les électrons ne peuvent passer que lorsqu'ils sont sollicités. La couche supérieure est faite de disulfure de rhénium, un matériau qui réagit fortement à la lumière. Lorsque les chercheurs appliquent une impulsion électrique ou éclairent le dispositif, les électrons traversent le tunnel et se retrouvent piégés dans la couche de stockage, modifiant ainsi de façon permanente la facilité avec laquelle l'électricité circule à travers la couche supérieure. Ce changement de flux représente un nouvel état de mémoire ou une connexion apprise.
Les chercheurs ont constaté que ce dispositif est exceptionnellement doué pour la mémorisation. En appliquant des impulsions électriques, ils ont pu piéger suffisamment de charge pour créer une différence massive entre les états « on » et « off » du dispositif, le courant dans l'état « on » étant plus de un million de fois plus fort que dans l'état « off ». Une fois l'information écrite, le dispositif la maintenait de manière stable pendant plus de 10 000 secondes sans avoir besoin d'aucune alimentation pour la rafraîchir. Cette stabilité est cruciale pour construire une mémoire informatique fiable. Au-delà du simple stockage, le dispositif se comporte comme une cellule cérébrale apprenante. Lorsque les chercheurs envoyaient une série de signaux électriques, la réponse du dispositif devenait plus forte à chaque impulsion, imitant la façon dont une synapse biologique se renforce lorsque les neurones s'activent de manière répétée. Ils pouvaient également affaiblir la connexion en envoyant des signaux de polarité opposée, permettant au dispositif d'oublier ou d'ajuster son apprentissage.
Ce qui rend cette découverte particulièrement significative est la manière dont le dispositif répond à la lumière. Contrairement aux mémoires électroniques plus anciennes qui ne comprennent que les signaux électriques, cette nouvelle synapse peut être entraînée à l'aide de la lumière sur un large spectre. Les chercheurs l'ont testée avec de la lumière verte, rouge et proche infrarouge, et le dispositif a répondu à toutes ces lumières. En changeant la luminosité de la lumière ou la durée de son exposition, ils pouvaient contrôler précisément ce que le dispositif apprenait. Un bref flash de lumière provoquait un changement temporaire, similaire à une mémoire à court terme, tandis qu'une exposition plus longue et plus brillante créait un changement durable, similaire à une mémoire à long terme. Le dispositif pouvait même distinguer différents motifs de lumière et d'électricité. Dans une expérience, les chercheurs ont appris au dispositif à associer un signal électrique spécifique à un flash de lumière. Après l'entraînement, le dispositif réagissait au seul signal électrique, comme s'il avait appris à attendre la lumière, démontant ainsi une forme d'apprentissage associatif similaire aux célèbres expériences où un chien apprend à saliver au son d'une cloche.
L'équipe a également montré que ce dispositif unique pouvait accomplir des tâches logiques complexes en changeant simplement la manière dont il était stimulé. En ajustant la force des entrées électriques et lumineuses, ils pouvaient programmer le dispositif pour qu'il agisse comme une porte « ET », qui ne produit une sortie que lorsque la lumière et l'électricité sont présentes, ou une porte « OU », qui produit une sortie si l'une ou l'autre est présente. Cette capacité à reconfigurer sa propre logique sans changer sa structure physique suggère une voie vers des ordinateurs capables d'adapter leurs fonctions à la volée. Les chercheurs ont confirmé que le comportement du dispositif était piloté par le mouvement des électrons dans la couche de stockage et non par d'autres effets, en utilisant des mesures détaillées pour écarter les explications alternatives. Ce travail démontre une plateforme polyvalente où la mémoire, l'apprentissage et la détection de la lumière sont unifiés dans un composant compact, offrant une stratégie prometteuse pour créer des systèmes plus petits, plus rapides et plus économes en énergie qui peuvent traiter l'information de la même manière que le cerveau humain.
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