InSe Ferroelectric Field-Effect Transistor for Simultaneous Perception–Memory–Computation All-in-One Broadband Motion Detection

材料科学 铁电性 光电子学 晶体管 宽带 响应度 运动检测 调制(音乐) 光电导性 带隙 非易失性存储器 薄膜晶体管 纳米片 生物电子学 计算机科学 场效应晶体管 光电探测器 石墨烯 纳米技术 人工神经网络 探测理论
作者
Jing Chen,Ping Li,Junqiang Zhu,Jianguo Hu,Guanhua Dun,Zhen-Hua Wang,Zheng Zhang,Hengji Li,Xiao-Ming Wu,Tian-Ling Ren,Lin Han
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acsnano.5c16269
摘要

With the ardent use of artificially intelligent robots, broadband motion detection and recognition (BMDR) technology with simultaneous perception-memory-computation functions is becoming essentially important. However, the existing state-of-the-art all-in-one BMDR remains insufficient. Herein, we demonstrate an InSe ferroelectric field-effect transistor exhibiting broadband responsivity from 450 to 973 nm, attributed to the moderate band gap of approximately 1.3 eV in InSe. The InSe device displays memory functionality derived from the ferroelectric properties of Pb(Zr0.2Ti0.8)O3 (PZT) and computational capability enabled by its progressive nonvolatile modulation of conductance, which facilitates artificial synapse-weight updating. Hence, the InSe ferroelectric field-effect transistor has a broadband perception-memory-computation functionality. Importantly, by integrating bias-based nonvolatile positive-direction/negative-direction photoconductive mechanisms with interframe differencing computations, the proposed InSe ferroelectric field-effect transistor achieves efficient motion detection and recognition (MDR) of a moving rabbit. The detected moving-rabbit images are subsequently fed into a neural network built on conductance mapping principles for classification, achieving 100% accuracy after only 40 training epochs, outperforming comparable results. The proposed work enables the development of the next-generation all-in-one BMDR technology based on two-dimensional devices.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
不爱巧克力完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
qishi完成签到,获得积分10
3秒前
Akim应助Gavin采纳,获得10
3秒前
NexusExplorer应助Gavin采纳,获得10
3秒前
乖咪甜球球完成签到 ,获得积分10
4秒前
cloner完成签到,获得积分10
4秒前
林富贵完成签到,获得积分20
4秒前
尧77完成签到,获得积分10
4秒前
15发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
HDY发布了新的文献求助10
5秒前
英俊的铭应助狂野悟空采纳,获得10
6秒前
6秒前
高挑的语蓉关注了科研通微信公众号
6秒前
111发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
李健的小迷弟应助俩吉儿采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
12秒前
pluto应助独特的笑萍采纳,获得10
12秒前
碧蓝满天发布了新的文献求助20
13秒前
13秒前
13秒前
14秒前
剁辣椒蒸鱼头完成签到 ,获得积分10
14秒前
北海发布了新的文献求助10
15秒前
cloner发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
Green Fire Retardants for Polymeric Materials 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7616708
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9192068
关于积分的说明 19698849
捐赠科研通 7189229
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3271892
关于科研通互助平台的介绍 2434652
邀请新用户注册赠送积分活动 2266901