A robust neuromorphic vision sensor with optical control of ferroelectric switching

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作者
Jianyu Du,Donggang Xie,Qinghua Zhang,Hai Zhong,Fanqi Meng,Xingke Fu,Qinchao Sun,Hao Ni,Li Tao,Er‐Jia Guo,Haizhong Guo,Meng He,Can Wang,Lin Gu,Xiulai Xu,Guangyu Zhang,Ge Yang,Kuijuan Jin,Ge Chen
出处
期刊:Nano Energy [Elsevier]
卷期号:89: 106439-106439 被引量:53
标识
DOI:10.1016/j.nanoen.2021.106439
摘要

The rapid development of the artificial intelligence field has increased the demand for retina-inspired neuromorphic vision sensors with integrated sensing, memory, and processing functions. Here, we present a neuromorphic vision sensor with an optoelectronic transistor structure consisting of monolayer molybdenum disulfide and barium titanate ferroelectric film. Beyond conventional electrical tuning of ferroelectric polarization, the optoelectronic transistor can exhibit a light-dosage tunable synaptic behavior with a high switching ratio and good non-volatility, enabled by photo-induced ferroelectric polarization reversal. The wavelength-dependent optical sensing and multi-level optical memory properties are utilized to achieve the in-sensor neuromorphic visual pre-processing. A simulated artificial neural network built from the proposed vision sensors with neuromorphic pre-processing function demonstrated that the image recognition rate for the Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) handwritten dataset could be significantly improved by reducing redundant data. The obtained results suggest that 2D semiconductor/ferroelectric optoelectronic transistors can provide a promising hardware implementation towards constructing high-performance neuromorphic visual systems
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