Des chercheurs de l'Université d'État de l'Oregon ont mis au point un phototransistor inspiré du cerveau humain, capable de combiner détection lumineuse et mémorisation des données en un seul composant. Publiée dans la revue Advanced Functional Materials, cette innovation vise à réduire significativement la consommation énergétique des systèmes d'intelligence artificielle. Selon le professeur Larry Cheng, responsable de l'étude, le matériel informatique actuel sépare généralement la détection, la mémoire et le traitement du signal, ce qui engendre des transferts de données énergivores et une perte d'efficacité. Le nouvel dispositif, en revanche, réalise ces trois fonctions dans un même élément. Il associe un semiconducteur à base d'oxyde au transport du courant à un matériau photosensible organique qui capte la lumière et génère des charges électriques. Contrairement à une mémoire traditionnelle qui conserve les informations de façon statique, ce composant permet de moduler électroniquement la durée de rétention des données. En ajustant une tension de grille, il est possible de rapprocher ou d'éloigner les charges piégées du canal de transistors. Cette manipulation renforce ou affaiblit l'influence des charges, offrant ainsi la possibilité de préserver ou de faire disparaître rapidement une information mémorisée. Cette approche s'inscrit dans le développement de l'informatique neuromorphique, qui s'inspire des réseaux neuronaux biologiques pour traiter l'information de manière plus directe et efficiente. En permettant un traitement des signaux visuels et capteurs directement au point de détection, ce dispositif élargit les possibilités de systèmes IA plus rapides et moins gourmands en énergie. Les travaux, réalisés en collaboration avec plusieurs départements des facultés de génie et des sciences de l'Université d'État de l'Oregon, constituent une avancée notable vers une électronique plus proche du fonctionnement cérébral.