Light | 负光电导和忆阻态协同的钙钛矿光电突触

本文介绍了郑州大学史志锋教授团队与北京理工大学李营副教授合作开发的一种基于钙钛矿Cs2CoCl4单晶的双端光电突触器件。该器件结合了负光电导响应和阻变存储特性，通过电脉冲增强和光脉冲抑制，实现了人工神经网络模拟器在手写数字识别中的高准确率和效率。研究背景指出，神经元和突触是类脑计算的基础，而光电突触器件结合了光子学与电子学的优势，逐渐在新一代神经形态计算领域中崭露头角。创新研究部分详细描述了Cs2CoCl4单晶的制备及其在光电器件中的应用，展示了其在宽波段光照下的负光电导响应和优异的光探测能力。总结与展望部分强调了该研究为光电子学和神经形态计算领域提供了新的思路，并有望应用于人工智能技术领域。