上海交大刘钢团队成功研制超小尺寸、近零功耗分子计算芯片
分子计算芯片是仿生电子学的重要研究基础，它利用分子尺度的材料特性动态模拟生物神经信号的记录、处理和传输功能，通过超低功耗、超高密度方式执行认知、记忆和决策等复杂任务，在智能感知、先进存储和类脑计算领域具有巨大的应用潜力，有望为人工智能等未来高性能计算技术带来变革性的突破。
作为一种前沿信息技术，如何实现近零功耗分子神经形态器件的超小尺寸制造与集成是发展分子计算芯片所面临的核心挑战。然而，由于器件电导的低功耗和非易失性调制之间存在能量势垒悖论，构建理想的分子计算芯片仍需解决诸多难题。针对这一情况，上海交通大学电子信息与电气工程学院刘钢研究员团队与华东理工大学陈彧教授合作，设计了一种可以模拟生物神经系统中依靠离子和神经递质等化学物质非易失性调控突触强度的有机小分子四苯基卟啉四磺酸（TPPS）。利用具有自然界******荷质比的氢离子（即质子）作为器件电导调控的物理载体，通过其在低电场驱动下的顺序迁移、钉扎惯性和自配位掺杂效应在带隙中引入稳定的中间能级，折中分子薄膜内建电场和外加电场的整体影响，在尺寸为10 μm-100 nm的人工突触中实现了最低功耗仅为6.5 fW、保持时间超过30 min、器件间波动低于3‰的64态电导调制特性，并展示了具有优异鲁棒特征的尖峰速率依赖性塑性（SRDP）和尖峰时序依赖性塑性（STDP）。这是目前报道功耗最低、稳定性******的分子神经形态器件，为构建近零功耗的分子计算芯片奠定了材料基础。
（a）人脑和（b）超低功耗神经形态分子、器件及其电导调控示意图
这种具有二维刚性结构的有机分子能够显著提高材料的长程有序性和结构均匀性，可以有效缓解因分子链折叠、位错以及宏观晶界、空隙和裂纹等缺陷随机分布而导致的电荷输运通道空间分布不均匀和电气响应可控性差的现象，从而大幅提高分子神经形态器件的微缩与集成能力。在此基础上，刘钢研究员团队与复旦大学周鹏教授、合肥工业大学张章教授以及中国科学院宁波材料所张若愚研究员合作，通过几何图形和曝光剂量校正进一步优化电子束曝光等图案化微纳加工工艺，突破了有机材料与传统CMOS工艺平台兼容性差的制约，在有机小分子TPPS和呋喃大分子衍生物PBFCL10薄膜上实现了亚百纳米线宽金属电极的型-性协同制造，首次研制了极限尺寸50纳米、阵列规模1 Kb、集成密度超过34 Gb/inch2的分子计算芯片。该芯片的加工良品率为92.48%、电导调制的速度和均一性高达0.53 ns/state和99.71%，是当前国际上微缩尺寸最小、集成密度******的分子计算芯片，也是国际上首个与硅芯片集成的混合信号分子神经形态硬件系统，通过高效、高精度地执行Hopfield神经网络运算和路径规划任务，充分验证了发展分子计算技术的可行性。
50 nm尺寸、1 Kb规模分子神经形态器件与芯片的样品照片与示意图
这种分子计算芯片可具有独特的光电、热电、压电响应以及优异的机械柔韧性，可以模拟生物智能感知和处理信号的功能，并具有接近单分子水平的超小尺寸制造潜力，是构建意念机器人、人机孪生智能等未来技术的天然优势载体。系列研究成果先后以“An ultrasmall organic synapse for neuromorphic computing”和“Approaching the Zero-Power Operating Limit in a Self-Coordinated Organic Protonic Synapse”为题发表在《Nature Communications》和《Advanced Science》上。上海交通大学是上述论文的第一通讯单位，化学化工学院博士研究生刘书智和电院微纳电子学系刘钢研究员分别是两篇论文的第一作者和通讯作者，复旦大学周鹏教授、合肥工业大学张章教授、宁波材料所张若愚教授以及华东理工大学陈彧教授分别是两篇论文的共同通讯作者。上述工作得到了国家自然科学基金（62111540271, 61974090）和国家重点研发计划（2022YFB4700102）的支持。上海交通大学先进电子材料与器件平台（AEMD）为分子计算芯片的研制提供了重要技术支持。
Nature Commun.及Advanced Science发文
论文链接
1. Shuzhi Liu, Zhilong He, Bin Zhang, Xiaolong Zhong, Bingjie Guo, Weilin Chen, Hongxiao Duan, Yi Tong, Haidong He, Yu Chen*, and Gang Liu*. Approaching the Zero-Power Operating Limit in a Self-Coordinated Organic Protonic Synapse.
Published in: Advanced Science, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202305075.
2. Shuzhi Liu, Jianmin Zeng, Zhixin Wu, Han Hu, Ao Xu, Xiaohe Huang, Weilin Chen, Qilai Chen, Zhe Yu, Yinyu Zhao, Rong Wang, Tingting Han, Chao Li, Pingqi Gao, Hyunwoo Kim, Seung Jae Baik, Ruoyu Zhang*, Zhang Zhang*, Peng Zhou* and Gang Liu*. An ultrasmall organic synapse for neuromorphic computing.
Published in: Nature Communications, https://www.nature.com/articles/s41467-023-43542-2.
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