반도체 기반 전자소자의 개발은 센서 기반 데이터 수집과 프로세서 구동 데이터 분석을 크게 진전시켜 왔다. 그러나 기존의 상보 금속-산화물-반도체(complementary metal-oxide-semiconductor) 기술은 현재 스케일링, 속도 및 전력 효율 측면에서 근본적인 한계에 직면해 있다. 이에 대응하여, 생물학적 신경계에서 영감을 받은 뉴로모픽 감지 및 컴퓨팅 장치가 이러한 과제를 해결하기 위한 유망한 대안으로 부상하였다. 다양한 재료 플랫폼 중에서, 할라이드 페로브스카이트(halide perovskites, HPs)는 저활성화 에너지, 조절 가능한 밴드갭, 용이한 이온 이동, 기계적 유연성을 포함한 고유한 특성으로 인해 뉴로모픽 응용에서 상당한 관심을 받아 왔다. 이러한 특성들은 HP가 시각, 후각, 미각, 촉각 인지와 같은 인간의 감각 기능을 모방할 수 있는 뉴로모픽 센서 및 전력 효율적인 메모리 내(in-memory) 컴퓨팅을 위한 멤리스티브(memristive) 소자 개발에 적합함을 시사한다. 본 리뷰는 HP 기반 뉴로모픽 감지 및 컴퓨팅 기술에 대한 최근의 발전을 포괄적으로 개관하며, 이들에 대한 고유한 구조적 및 전자적 특성, 기본 동작 메커니즘, 그리고 최신 응용에 초점을 둔다. 또한 현재의 과제와 향후 전망도 논의하며, 차세대 감지 및 컴퓨팅을 위한 HP 기반 뉴로모픽 시스템의 전환적 잠재력을 부각한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.