为了实现超越冯·诺依曼瓶颈的分子尺度电操作，需要新型的多功能开关，通过在依赖于过去的多个操作之间动态切换来模拟自学习或神经形态计算。

在这里，来自爱尔兰利莫瑞克大学（University of Limerick，UL）研究团队的一项发现首次表明，在原子和分子的最小尺度上进行非常规类脑计算是可能的。该团队合作开发了一个 2.4 纳米厚的分子层，比一缕头发薄 50,000 倍，并且在电子穿过它时会记住它的「历史」，可以从其过去的行为中学习。

UL 物理系分子建模 Damien Thompson 教授解释说：「开关概率和开/关状态的值在分子材料中不断变化，这为传统的只能开或关的硅基数字开关提供了一种颠覆性的新选择。」

该研究以「Dynamic molecular switches with hysteretic negative differential conductance emulating synaptic behaviour」为题，于 2022 年 11 月 21 日发布在《Nature Materials》上。

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论文链接：https://www.nature.com/articles/s41563-022-01402-2

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