BiFeO3-Based Flexible Ferroelectric Memristors for Neuromorphic Pattern Recognition

神经形态工程学 铁电性 记忆电阻器 材料科学 极化(电化学) 光电子学 非易失性存储器 弯曲半径 记忆晶体管 人工神经网络 纳米技术 计算机科学 电子工程 弯曲 电压 电阻随机存取存储器 电气工程 人工智能 复合材料 工程类 化学 物理化学 电介质
作者
Haoyang Sun,Zhen Luo,Letian Zhao,Chuanchuan Liu,Chao Ma,Yue Lin,Guanyin Gao,Zhiwei Chen,Zhiwei Bao,Xi Jin,Yuewei Yin,Xiaoguang Li
出处
期刊:ACS applied electronic materials [American Chemical Society]
卷期号:2 (4): 1081-1089 被引量:70
标识
DOI:10.1021/acsaelm.0c00094
摘要

Flexible ferroelectric devices have been a hot-spot topic because of their potential wearable applications as nonvolatile memories and sensors. Here, high-quality (111)-oriented BiFeO3 ferroelectric films are grown on flexible mica substrates through an appropriate design of SrRuO3/BaTiO3 double buffer layers. BiFeO3 exhibits the largest polarization (saturated polarization Ps ≈ 100 μC/cm2, remnant polarization Pr ≈ 97 μC/cm2) among all the reported flexible ferroelectric films, and ferroelectric polarization is very stable in 104 bending cycles under 5 mm radius. Accordingly, the ferroelectric memristor behaviors are demonstrated with continuously tunable resistances, and thus, the functionality of spike-timing-dependent plasticity is achieved, indicating the capability of flexible BiFeO3-based memristors as solid synaptic devices. Moreover, in artificial neural network simulations based on the experimental characteristics of the memristor, a high recognition accuracy of ∼90% on handwritten digits is obtained through online supervised learning. These results highlight the potential wearable applications of flexible ferroelectric memristors for data storage and computing.

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
脑洞疼应助yuyi采纳,获得20
刚刚
小程快跑完成签到,获得积分10
1秒前
情怀应助慈祥的巧曼采纳,获得10
1秒前
power发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
兴奋的嚣完成签到 ,获得积分10
6秒前
momo完成签到,获得积分10
7秒前
静静完成签到,获得积分10
9秒前
11秒前
lululu完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
cy完成签到,获得积分10
15秒前
努力的小曦完成签到,获得积分20
16秒前
tt完成签到,获得积分10
16秒前
吱吱吱吱发布了新的文献求助10
18秒前
future完成签到,获得积分10
19秒前
科研通AI6.2应助ccc采纳,获得10
20秒前
研友_enP05n完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
抹茶不迷糊完成签到,获得积分10
22秒前
24秒前
25秒前
26秒前
马界泡泡完成签到,获得积分10
26秒前
华理附院孙文博完成签到 ,获得积分10
29秒前
deer发布了新的文献求助10
29秒前
核桃应助三条K采纳,获得50
29秒前
千陽发布了新的文献求助10
29秒前
橙汁完成签到 ,获得积分10
30秒前
31秒前
farh完成签到 ,获得积分10
32秒前
33秒前
34秒前
黄志伟发布了新的文献求助10
36秒前
36秒前
光亮白山完成签到 ,获得积分10
36秒前
Jasper应助柔弱泥猴桃采纳,获得10
36秒前
手拿把掐吴完成签到,获得积分10
36秒前
37秒前
37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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
The SAGE Dictionary of Qualitative Inquiry 610
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6346245
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8160913
关于积分的说明 17163830
捐赠科研通 5402282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2861073
邀请新用户注册赠送积分活动 1838956
关于科研通互助平台的介绍 1688210