Zastosowanie memrystorów optycznych wynika z ich potencjału w zaawansowanych zastosowaniach obliczeniowych i pamięciowych. Memrystory optyczne łączą w sobie cechy tradycyjnych memrystorów z fotoniką, umożliwiając przetwarzanie i przechowywanie danych za pomocą sygnałów elektrycznych i optycznych. Urządzenia te mogą potencjalnie oferować dużą prędkość działania, niskie zużycie energii i integrację z istniejącymi technologiami fotonicznymi. Zastosowania obejmują obliczenia neuromorficzne, w których memrystory optyczne mogą symulować funkcje synaptyczne i umożliwiać wydajne przetwarzanie sieci neuronowej. Są one również obiecujące w systemach pamięci optycznej do przechowywania i odzyskiwania danych przy użyciu światła, co może zrewolucjonizować możliwości przechowywania i przetwarzania informacji.
Celem memrystora jest zapewnienie nieulotnego elementu pamięci, który może zachować swój stan rezystancji nawet po wyłączeniu zasilania. W przeciwieństwie do tradycyjnych rezystorów, kondensatorów i cewek, memrystory wykazują unikalną właściwość zwaną memrystancją, polegającą na tym, że ich rezystancja zmienia się w zależności od ilości prądu, który wcześniej przez nie przepłynął. Ta zdolność do „zapamiętywania” przeszłych stanów elektrycznych sprawia, że memrystory nadają się do zastosowań w elektronicznych urządzeniach pamięci, rezystancyjnych urządzeniach przełączających i neuromorficznych obwodach obliczeniowych. Memrystory oferują potencjalne korzyści, takie jak duża gęstość, niskie zużycie energii i duże prędkości przełączania w porównaniu z konwencjonalnymi technologiami pamięci.
Zasada działania memrystora opiera się na związku między ładunkiem przechodzącym przez urządzenie a wynikającą z tego zmianą rezystancji. Memrystor zmienia swój stan rezystancji w zależności od kierunku i wielkości prądu, który przez niego wcześniej przepłynął. To zachowanie jest opisane zależnością matematyczną v(t)=M(q(t))i(t)v(t) = M(q(t))i(t)v(t)=M(q(t) ))i(t), gdzie v(t)v(t)v(t) to napięcie na memrystorze, i(t)i(t)i(t) to przepływający przez niego prąd, q(t)q (t)q(t) to ładunek, który przepłynął przez niego do czasu ttt, a MMM to funkcja określająca, jak zmienia się rezystancja wraz z ładunkiem. Ta wyjątkowa właściwość umożliwia memrystorom przechowywanie i przetwarzanie informacji w oparciu o ich stan rezystancji, dzięki czemu nadają się do zastosowań w urządzeniach pamięci, obwodach logicznych i systemach komputerowych inspirowanych mózgiem.
Przykładem memrystora jest memrystor z dwutlenku tytanu (TiO2), który był szeroko badany i wykazywany w badaniach i rozwoju. Memrystory TiO2 wykazują rezystancyjne zachowanie przełączające, w którym ich rezystancja może być przełączana między stanem wysokim i niskim poprzez przyłożenie impulsów napięcia. Ta zdolność do przełączania między stanami sprawia, że memrystory TiO2 są obiecujące w zastosowaniach związanych z pamięcią nieulotną, taką jak rezystancyjna pamięć o dostępie swobodnym (RRAM). Inne materiały stosowane w memrystorach obejmują tlenki metali przejściowych (takie jak tlenek hafnu, tlenek tantalu), materiały organiczne i materiały półprzewodnikowe. Każdy materiał oferuje unikalne właściwości, które wpływają na wydajność memrystora, takie jak szybkość przełączania, trwałość, skalowalność i kompatybilność z technologią układów scalonych.
Memrystory można konstruować przy użyciu różnych materiałów, w zależności od pożądanego zastosowania i charakterystyki działania. Powszechnie stosowane materiały stosowane w memrystorach obejmują tlenki metali przejściowych, takie jak dwutlenek tytanu (TiO2), tlenek hafnu (HfO2), tlenek tantalu (Ta2O5) i tlenek niobu (Nb2O5). Materiały te wykazują odwracalne zachowanie przełączania rezystancyjnego, co pozwala im przechowywać informacje na podstawie ich stanu rezystancji. Materiały organiczne i materiały półprzewodnikowe są również badane pod kątem zastosowań memrystorowych ze względu na ich potencjał w zakresie elastycznej elektroniki i integracji z procesami produkcji półprzewodników. Wybór materiałów do budowy memrystora wpływa na takie czynniki, jak szybkość przełączania, stabilność, zużycie energii i skalowalność, co sprawia, że dobór materiałów ma kluczowe znaczenie w optymalizacji wydajności memrystora dla różnych zastosowań technologicznych.