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。
最近，上海交通大学的研究团队通过亚百纳米线宽金属电极的精准制造，成功研制出了一款分子计算芯片，这是目前全球微缩尺寸最小、集成密度最高的首个与硅芯片集成的混合信号分子神经形态硬件系统，也是目前已有报道中功耗最低、稳定性最高的分子神经形态器件，它的出现为构建近零功耗的分子计算芯片奠定了材料基础。
人脑和超低功耗神经形态分子、器件及其电导调控示意
事实上，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。而这款芯片之所以能够面世，主要归功于研究团队设计的一种有机小分子——四苯基卟啉四磺酸（TPPS），它是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，利用其所携带的具有自然界最大荷质比的阳离子（即质子），来作为电导调控的物理载体。
该有机小分子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了稳定的中间能级，折中分子薄膜内建电场和外加电场的整体影响，成功地在10μm至100nm尺寸的器件中实现了飞瓦级功耗，最低功耗仅为6.5fW、保持时间超过30min，同时，实现了器件间波动低于3‰的64态电导调制特性具有记忆能力，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）。
此外，这种有机分子的二维刚性结构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气响应可控性差等现象，从而大幅提高分子神经形态器件的微缩与集成能力。
依托于该有机小分子研究人员通过几何图形和曝光剂量校正等方法，进一步优化了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，成功制造出了极限尺寸50nm、阵列规模1 Kb、集成密度超过34 Gb/inch2的分子计算芯片。
分子神经形态器件与芯片的样品和示意
据介绍，该款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%，并且利用这块芯片研究团队高效、高精度地执行了Hopfield神经网络运算和路径规划任务，充分验证了发展高性能分子计算技术的可行性。借助于分子计算芯片所具有独特的光电、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。
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