随着人工智能、大数据和物联网技术的快速发展，传统冯·诺依曼计算架构面临存储与计算分离所带来的“存储墙”和能耗瓶颈问题。神经形态计算（Neuromorphic Computing）通过模拟生物神经系统的信息处理方式，被认为是突破现有计算范式限制的重要发展方向。忆阻器（Memristor）作为兼具信息存储与处理功能的新型电子器件，能够有效模拟生物突触行为，是构建神经形态计算硬件的重要基础。然而，目前报道的大多数忆阻器仍基于无机材料或纳米尺度器件，器件尺寸进一步微缩受到物理极限约束。发展工作于单分子尺度的忆阻器，不仅有望实现极限尺寸器件集成，也为探索分子尺度信息处理机制提供了新的研究平台。
针对这一挑战，兰州大学张浩力教授、刘子桐教授及张雅敏教授团队基于有机光伏分子Y6，成功构筑了首例具有短时突触可塑性（Short-Term Plasticity, STP）的单分子光电忆阻器。研究团队利用扫描隧道显微镜断裂结（Scanning Tunneling Microscopy Break-junction, STM-BJ）技术，在单分子尺度实现了Y6分子结的构筑与电学表征。研究发现，Y6分子在外加电场作用下能够发生可逆的结构弛豫过程，从而产生明显的历史依赖型导电行为和易失性忆阻效应。与传统分子开关不同，该器件表现出连续且线性的电导调制特征，更符合人工突触对权重更新的要求。
为了构筑具有光响应特性的单分子忆阻器，研究团队将目光聚焦于近年来有机光伏领域最具代表性的非富勒烯受体（NFA）材料。此类分子具有强光吸收、高电荷传输效率和优异的光电转换能力，是实现分子尺度光电调控的理想候选体系。研究团队选择了Y6以及自主研发的BT-F和BDTC-F三种具有代表性的NFA分子作为研究对象。其中，Y6是推动有机太阳能电池效率快速突破的重要明星材料；BT-F和BDTC-F则分别引入了与Y6相似或不同的核心结构单元，为研究分子结构与器件性能之间的关系提供了理想对照体系。通过对三种分子的系统比较，研究团队希望揭示不同给体—受体结构对单分子电荷输运、光响应行为以及忆阻特性的影响规律，从而建立非富勒烯受体材料在单分子光电器件中的构效关系，为新型单分子神经形态器件的分子设计提供理论依据。
Y6单分子结具有优异的光响应特性。在650 nm红光照射下，分子结电导提高约457%，同时忆阻行为的开关阈值显著降低。这意味着器件能够在更低能耗条件下实现状态切换，展现出良好的光调控忆阻行为，为构筑可编程光电分子器件提供了新的思路。
为揭示这一现象背后的物理机制，研究团队结合理论计算与实验分析发现，在外加电场作用下，Y6分子内部发生电荷重分布，并伴随极化子的形成与弛豫过程。该过程导致分子结电导随外界刺激历史发生连续变化，从而产生挥发性忆阻行为和突触可塑性响应。相关结果为单分子尺度忆阻效应提供了新的机制解释，也为设计新型分子神经形态器件提供了理论依据。
在此基础上，研究团队利用脉冲电压刺激模拟神经信号输入，发现该单分子忆阻器能够有效模拟生物突触中的短时可塑性行为。随着脉冲频率增加，器件导电状态逐渐增强，表现出明显的频率依赖特征，与生物神经系统中的突触增强效应高度相似。这表明单个分子不仅能够存储信息，还能够以类似生物突触的方式对外界刺激进行动态响应和调节。
为了进一步验证其神经形态计算潜力，研究团队将实验测得的Y6单分子忆阻器动态电流响应直接引入人工神经网络模型，用于语音识别任务。结果表明，基于单分子忆阻器构建的神经网络模型实现了71.50%的语音识别准确率，与传统人工神经网络74.90%的识别准确率十分接近。该研究首次在单分子尺度实现了具有短时突触可塑性的光电忆阻器，证明了单分子器件能够作为功能性神经突触元件参与实际信息处理任务，为构筑超高集成度、低功耗分子神经形态计算系统提供了新的研究思路，也为未来分子电子学与人工智能硬件的深度融合开辟了新的方向。
这部分工作发表在Angew. Chem. Int. Ed.（DOI: 10.1002/anie.6931490）上，兰州大学天然产物化学全国重点实验室博士生石李宇洋、博士生丁耘韬为论文第一作者，张浩力教授、刘子桐教授、张雅敏教授为论文通讯作者。兰州大学天然产物化学全国重点实验室、化学化工学院为论文第一完成单位，上述研究工作得到国家自然科学基金、甘肃省科技重大专项及兰州大学超算平台支持。
文章链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.6931490
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