Нейроморфные вычисления в сенсоре на основе фотомемристоров позволяют создать компактную, автономную и энергоэффективную систему детектирования, запоминания и распознавания визуальной информации в реальном времени для использования в автопилотируемом транспорте, персональной медицине и других приложениях. Появление новых двумерных материалов семейства графена открывает уникальные
возможности быстрой обработки электрических и оптических сигналов в широком спектральном диапазоне от ультрафиолетового до инфракрасного и терагерцового излучения. Энергонезависимые резистивные состояния в мемристорных структурах, изготовленных на основе двумерных кристаллов и квази-нульмерных квантовых точек, могут контролироваться светом и электрической поляризацией, фотоиндуцированными структурными переходами или перестройкой sp2-sp3 гибридизации атомов углерода в электрическом поле. Такие устройства имеют высокую фоточувствительность и демонстрируют динамическое поведение, необходимое для нейроморфных вычислений непосредственно в сенсоре, что позволяет уменьшить энергетические и временные затраты, связанные с переносом данных между сенсором, памятью и процессором. Это открывает возможность классификации и распознавания объектов в обученном сенсоре, подобно обработке оптических сигналов в сетчатке глаза. В статье рассмотрены фотомемристоры на основе низкоразмерных материалов, таких как графен, оксид графена, диаман, слоевые квантовые точки для создания систем нейроморфного зрения. Показано, что такие материалы можно использовать для интеллектуальной визуализации в широком оптическом диапазоне с предобработкой информации в сенсоре. Интеллектуальные сенсоры со встроенными нейронными сетями могут быть изготовлены из биосовместимых гибких материалов и использоваться для создания автономного энергоэффективного нейроморфного зрения. Ключевые слова – двумерные кристаллы, интеллектуальные фотосенсоры, квантовые точки, мемристорные структуры, фотомемристор.