Giant Switchable Remanent Polarization and Photocurrent in Ferroelectric Thin Film Photomemristor for In Situ Training

材料科学 铁电性 极化(电化学) 原位 光电子学 光电流 薄膜 机器视觉 计算机科学 GSM演进的增强数据速率 人工神经网络 光学 光电导性 信号处理
作者
Zhen Zhao,Chengze Sun,Zhijin Duo,Yue Hou,Zhanfeng Wang,Jikang Xu,Ziye Li,Fuli Wang,Pengfei Li,Ying Liu,Yongqing Jia,Kangbo Zhao,Jia Wu,Biao Yang,Wenxiao Zhang,Weidong Sun,Jiacheng Wang,Jinxia Liu,Junfeng Yu,Xiang Ying
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:: e17077-e17077
标识
DOI:10.1002/advs.202517077
摘要

Ferroelectric thin film photomemristors with a stable and tunable short-circuit current offer a promising solution for developing machine vision systems with in situ training. However, previously reported devices exhibit inadequate remanent polarization and limited short-circuit currents, posing significant challenges to the efficient implementation of in situ training in complex environments. In this work, we realized the in situ training in a machine vision system through the Pt/SrRuO3/PbZr0.4Ti0.6O3/SrRuO3/SrTiO3 device. Induced by the bottom electrode-induced stress, the device shows a large remanent polarization of 94 µC cm-2 and an ultra-high short-circuit current of 183.35 nA. Furthermore, the stable and tunable multilevel photocurrents of this device enable image edge processing and in situ multifunctional neural signal training for miniature vehicles in machine vision systems. This work demonstrates the immense potential of ultra-high-performance ferroelectric thin film photomemristors for advancing machine vision systems research.
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