近日，我院解光军教授、张章教授团队与华东理工大学陈彧教授团队、上海交通大学刘钢研究员团队合作，研究发现利用二维共轭策略增强分子平面性、有序排列以及有机高分子的结晶度，可以均化薄膜内部电场分布，从而获得体相整体的忆阻效应。相关研究成果 “90% Yield Production of Polymer Nano-Memristor for In-Memory Computing”为题发表在Nature Communications (2021,12:1984)上。
在设计制备的二维共轭的氧化还原活性高分子PBDTT-BQTPA中，主链苯并二噻吩（BDT）给体（D）和喹喔啉（BQ）受体（A）之间的基态电荷转移作用能够有效调节高分子的能带结构和载流子迁移率，使之呈现半导体特性；同时，在喹喔啉侧链引入三苯胺基团，利用其固态电化学反应可以诱导忆阻效应；最为重要的是，在苯并二噻吩的4、8位点引入的烷基噻吩侧基可以将给体基团沿高分子共轭主链的分子内一维共轭拓展至与主链垂直的二维空间，从而有效提高D-A对之间的π-π堆积和薄膜结晶程度。联合研究团队以该二维共轭高分子材料为活性层，在国际上首次制备了线宽为100纳米的有机忆阻器件，在百纳米到百微米的尺度范围内呈现了均匀的忆阻调变，器件响应时间小于32 ns、功耗仅为10 fJ/bit、循环耐受性大于108次，D2D性能参数波动介于3.16% ~ 8.29%，器件良率高达90%以上。
图1 二维共轭高分子的分子结构、堆叠顺序以及纳米器件性能表现
研究人员利用这种具有高稳定性和快速响应特点的有机忆阻器件构建了二进制神经网络并用于手写阿拉别数字的识别。研究发现，使用1万张图片训练1个周期后的识别率可以达到99.23%，在模式识别任务上展现了令人满意的性能。利用二维有机共轭策略提高高分子的共平面性、结晶度和阻变稳定性，通过微纳加工技术制备的良率高达90%的低功耗高分子忆阻器，具有与金属氧化物忆阻器可比拟的应用潜力，为发展小型化、高密度与低功耗存算计算技术提供了新的优势器件基础。
图2 基于二维聚合物忆阻器的模拟神经形态模式识别
该研究得到了国家自然科学基金等经费支持。我校作者包括2016级博士生曾剑敏（共同第一作者）、2016级本科生闫林、解光军教授、张章教授（共同通讯作者）。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-22243-8.pdf
（张章/文 张章/图 解光军/审核）
