廣東工業大學物理與光電工程學院副教授唐振華、碩士研究生吳宇翔、研究員唐新桂團隊聯合西安電子科技大學教授周益春團隊在新型反鐵電光電憶阻器件與神經形態計算研究方面取得重要進展。近日，相關成果發表于《先進功能材料》（Advanced Functional Materials）。
論文通訊作者及團隊負責人唐振華表示，作為模擬生物神經突觸行為的關鍵器件，憶阻器在類腦計算、神經形態圖像識別和低功耗存儲等領域展現出廣泛應用前景。
該研究在國家自然科學基金、廣東省自然科學基金等項目的資助下，提出了一種基于PbZrO3(PZO)新型反鐵電薄膜的光電憶阻器件，采用低溫溶膠-凝膠工藝制備，構建了Au/PZO/FTO三層結構，具備良好的反鐵電性能及阻變切換性能。通過極化誘導氧空位在器件界面間的不對稱分布，實現了器件在正向與反向整流模式間的可逆切換；同時，歸因于光生載流子在氧空位陷阱中的超快俘獲，器件在紫外光照下表現出負光電導行為，具有快速而穩定的光電響應能力。
此外，基于該反鐵電憶阻器件在光電協同調制下的非線性權重更新特性，采用一個改進的經典LeNet-5卷積神經網絡模型，成功完成了MNIST和Fashion-MNIST圖像數據集的識別任務，準確率分別達96.66%與81.33%，展現出優異的類腦學習能力與穩定性，充分展現出該器件在人工智能硬件及類腦接口中的潛力，為構建“感-存-算”一體化的神經形態計算系統提供了新的路徑選擇。
相關論文信息：https://doi.org/10.1002/adfm.202513366
圖(a) 憶阻器件及其類突觸結構示意圖；(b) 阻變機制模型；(c) I-V特性曲線；(d) 電壓極化后的整流特性；(e) 極化整流機制模型； (f)-(g) 不同光強下及光照間隔下的光電響應；(h)-(i) 用于訓練卷積神經網絡模型和識別準確率隨訓練輪次的變化。研究團隊供圖本文鏈接：新型反鐵電光電憶阻器及神經形態計算研究獲進展http://m.sq15.cn/show-11-24529-0.html
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