本研究では、Au/Ti/MoS2/Auメモリスタデバイスを用いて短期および長期記憶ダイナミクスを活用したリザーバコンピューティング(RC)ネットワークを設計しています。CVDで成膜したMoS2の厚さを制御することで、時間的ダイナミクスを工学的に設計しました。単層(1L)-MoS2フィルムを使用したデバイスは揮発性のスイッチングダイナミクスを示し、多層(ML)MoS2メモリスタデバイスでは優れた均一性とアナログ動作を持つ不揮発性の抵抗スイッチングを報告しています。これらの性能はトラップ支援空間電荷制限導電(SCLC)メカニズムと関連付けられ、バulk制限抵抗スイッチング動作に寄与しています。揮発性メモリスタを使用して4ビットのリザーバ状態を生成し、読み出し層は不揮発性シナプスのアレイで実装されています。この小さなRCネットワークは、音声数字認識タスクにおいて89.56%の精度を達成しており、非線形時系列方程式の分析にも使用されています。