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Ultraviolet pulse-driven neuromorphic device for pattern recognition
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DOI：10.1007/s10854-025-15318-5.png)
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摘要
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仿生感觉处理和模式识别的神经形态器件在推动人工视觉系统的发展中日益重要。宽带隙材料如ZnO，因其能够吸收紫外光并在外加偏压下产生可检测的光电流，为这类器件提供了有前景的能力。本研究采用了一种由缺陷诱导和近化学计量的ZnO组成的双层结构，并研究了器件的图像识别能力。发现双层器件的设置和复位电压低于单层器件，表明导电丝的易形成和断裂。该器件表现出紫外光诱导的突触可塑性，通过光学刺激显示出类似Atkinson-Shiffrin多存储模型的短期记忆到长期记忆的转换。双层器件表现出良好的光学PPF和3208%的高光敏度，对应于1 s宽度的单脉冲。基于器件特征曲线的神经网络模拟显示，使用更少混淆的矩阵实现了超过95%的更高学习精度。这些测量结果为人工视觉系统提供了有前景的成果，展示了器件在捕获和处理光信息方面的效率，并可能模拟自然视觉系统的能力。此外，我们还演示了一种使用ITO作为PET基板上底电极和顶电极的ZnO双层透明柔性忆阻器。
期刊
J
IF:
2.8
论文数:
2.4K
被引数:
5.2W
机构
引用论文
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