50 多年來，科學家們一直在尋找矽的替代品，作為由該分子構建的電子設備的基礎。不過這個想法很有趣。但在實踐中取得進展要困難得多。在實際設備內部，分子的行為並不像簡單的、分離的組件。但當電子移動時，它們會發生強烈的相互作用。離子更換 界面已更改。即使結構上的微小差異也會引起高度非線性的響應。儘管分子電子學的潛力是顯而易見的，但可靠地預測和控制它們的行為仍然遙不可及。
同時神經形態處理是受大腦啟發的硬件。類似的目標已經實現。目的是找到一種能夠在同一物理結構內存儲數據、計算和調整數據並實時運行的介質。然而，當今領先的神經形態系統通常使用氧化物材料和纖維交替。它仍然像一台精心設計的機器一樣運行。它比天然材料更能模仿學習。
兩條路開始相遇。
印度科學研究所 (IISc) 的一項新研究表明，這兩項長期努力可能最終會走到一起。
將化學、物理和電氣工程結合在一起進行合作。納米科學與工程中心 (CeNSE) 助理教授 Sreetosh Goswami 領導的團隊開發了一種小分子裝置，可以通過多種方式調整其行為。同一器件可以充當存儲元件、邏輯門、選項、模擬處理器。或電子突觸取決於刺激方法“在電子材料中很少見到這種水平的適應性，”Sreetosh Goswami 說。 “在這裡，化學設計與計算相遇。這不是隱喻，而是一個工作原理。”
化學如何實現多種功能？
這種靈活性來自於用於創建和定制設備的獨特化學成分。研究人員合成了 17 種精心設計的釕配合物，並研究了分子形狀和周圍離子環境的微小變化如何影響電子的行為。通過調整配體和它們周圍排列的離子。釕分子 他們表明，單個設備可以表現出許多不同的動態響應。這包括在廣泛的電導值範圍內數字和模擬操作之間的變化。
該分子的合成由 Ramanujan 研究員 Pradip Ghosh 和 CeNSE 前博士生 Santi Prasad Rath 進行。該設備的製造由第一作者、CeNSE 博士生 Pallavi Gaur 領導。 “令我驚訝的是同一系統中隱藏的多功能性，”高爾說。 “通過正確的分子化學和環境，單個設備可以存儲數據、執行計算，甚至學習和忘卻。這不是您對固態電子產品的期望。”
解釋和預測行為的理論
為了理解為什麼這些設備會出現這種行為，該團隊需要一些電子分子中經常缺失的東西。這是一個堅實的理論框架。他們開發了一種基於多體物理和量子化學的傳輸模型。這可以直接從分子結構預測設備行為。研究人員使用這個框架來跟踪電子如何穿過分子薄膜。單個分子如何進行氧化和還原？分子基質內的電荷變化是多少？這些過程共同決定了開關行為。動態弛豫和各分子態的穩定性
邁向材料中的學習
主要結果是，這些複合物異常的適應性使得將存儲和計算集成到同一材料中成為可能。這打開了神經形態硬件的大門，其中學習直接編碼到學習媒體中。該團隊正在努力將這些分子系統集成到矽芯片上。其目標是創建既節能又本質智能的未來人工智能硬件。
CeNSE 的客座科學家、該研究的合著者、負責化學設計的斯里布拉塔·戈斯瓦米 (Sreebrata Goswami) 表示：“這項工作表明化學可以成為計算的架構師。它不僅僅是供應商。”
