Current-voltage hysteresis and switchable rectifying characteristics have been observed in epitaxial multiferroic BiFeO3 (BFO) thin films. The forward direction of the rectifying current can be reversed repeatedly with polarization switching, indicating a switchable diode effect and large ferroelectric resistive switching. With analyzing the potential barriers and their variation with ferroelectric switching at the interfaces between the metallic electrodes and the semiconducting BFO, the switchable diode effect can be explained qualitatively by the polarization-modulated Schottky-like barriers.

Ultraviolet (UV) detection is extensively used in a variety of applications. However, the storage and processing of information after detection require multiple components, resulting in increased energy consumption and data transmission latency. In this paper, a reconfigurable UV photodetector based on CeO2/SrTiO3 heterostructures is demonstrated with in-sensor computing capabilities achieved through interface engineering. We show that the non-volatile storage capability of the device could be significantly improved by the introduction of an oxygen reservoir. A photodetector array operated as a single-layer neural network was constructed, in which edge detection and pattern recognition were realized without the need for external memory and computing units. The location and classification of corona discharges in real-world environments were also simulated and achieved an accuracy of 100%. The approach proposed here offers promising avenues and material options for creating non-volatile smart photodetectors. By manipulating the interfacial barrier of CeO2/SrTiO3 heterostructure via oxygen stoichiometry, Li et al. report continuous linear control of the photoresponsivity in both positive and negative directions. The reconfigurable visible blind UV photodetector arrays are applied for in-sensor computing.