オレゴン州立大学の研究チームは、人間の脳の情報処理機構を模倣した新規フォトトランジスターを開発した。電気工学・コンピュータサイエンス教授のラリー・チェンが主導する本成果は学術誌Advanced Functional Materialsに掲載された。本デバイスは光受光、記憶保持、信号処理を単一素子に集積させており、従来のAIハードウェアが各機能間でデータを転送する必然性を解消する。動作原理は、酸化金属半導体をチャネルとし、その上に有機光感受性材料を積層させる構成だ。光照射で生じた電荷を材料内にトラップさせることで記憶を保持し、ゲート電圧の印加によりトラップ位置を移動させることで記憶の強度や減衰速度を電子制御する点が最大の特徴である。この可変メモリ寿命の特性は、センサー直結型演算や神経形態計算における時間的処理窓のプログラミングを可能にする。チェン教授は、本デバイスがセンサー面での情報直接処理を実現し、AIシステムの演算効率を大幅に向上させつつ電力消費を削減すると強調する。特にビジョン認識や各種センサー信号処理への適用が進めば、次世代の低消費電力ニューロモフィックAI基盤技術として確立されると期待されている。