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La co-localisation de la mémoire et du traitement est un principe fondamental de l'informatique neuromorphique. Un dispositif de mémoire local pour le stockage des poids synaptiques a longtemps été reconnu comme un élément clé pour du matériel neuromorphique à grande échelle et haute performance. Dans ce travail, nous démontrons des synapses superconductrices programmables avec des mémoires intégrées pour une utilisation dans des systèmes neuronaux optoélectroniques superconducteurs. Des détecteurs de photons uniques en nanofils superconducteurs et des jonctions de Josephson sont combinés en circuits synaptiques programmables qui présentent une sensibilité aux photons uniques, des cellules mémoire avec plus de 400 états internes, une intégration fuyante des événements de pics d'entrée, et des énergies de programmation de 0,4 fJ (y compris la puissance de refroidissement). Ces résultats sont attrayants pour la mise en œuvre d'une variété d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, et posent les bases d'une nouvelle plateforme matérielle optimisée pour des accélé rateurs de réseaux de spikes à grande échelle.
Primavera et al. (Sat,) ont étudié cette question.