재구성 가능한 유기 전기화학 트랜지스터(r‐OECTs)는 저장소(reservoir) 및 판독(readout) 층에 모두 적합한 이중 스위칭 모드로 인해, 완전 통합 물리적 저장소 컴퓨팅(physical reservoir computing, RC)을 위한 유망한 플랫폼으로 간주된다. 그러나 제한된 동적 범위(DR)가 이들의 비선형성, 고차원 매핑 용량, 그리고 최적 물리적 RC를 위한 신경망의 재구성 가능성을 제약해 왔다. 본 연구에서는 변형된 PEDOT:PSS 채널과 고체 전해질을 갖는 r‐OECT를 설계 및 제작하여, 에틸렌 글리콜(EG) 함량 조절을 통해 이중 양식의 필수 시냅스 기능(비휘발성 및 휘발성)을 구현하였다. EG 680 및 1000 µL을 갖는 r‐OECT는 각각 비휘발성 모드에서 1.12 × 10⁵, 휘발성 모드에서 1.20 × 10 3의 탁월한 DR을 보였으며, 이는 기존에 보고된 OECT에 비해 현저한 개선을 나타낸다. 비휘발성 모드는 강건하고 점진적인 장기 강화(LTP) 및 장기 억제(LTD)를 동반한 장기 기억을 나타내는 반면, 휘발성 모드는 저장소 상태를 추출하기 위한 단기 기억을 보여준다. DR이 높은 두 모드에서 저장소 층과 판독 층으로 기능하는 r‐OECT는 완전 통합 물리적 RC 시스템에서 달리기(jogging, J), 양치(brushing teeth, B), 옷 개기(folding clothes, F)와 같은 인간 활동을 84.38%의 정확도로 정확히 분류할 수 있게 한다.

George G. Malliaras, Sungjune Jung 및 동료들이 논문 번호 2301782에서 보고한 잉크젯 프린팅 방식의 유기 전압 증폭기는, 유연 기판 위에 박막 저항기를 집적하고 유기 전기화학 트랜지스터를 결합함으로써 구성되며, 체내(in vivo) 뇌 모니터링을 향상시키는 것으로 밝혀졌다. 이 설계는 센서 종단에서의 신호 처리를 최적화하여 잡음을 최소화하고 감각 데이터 처리의 효율을 높인다.