【HKUST-1处理器】用于光控记忆神经形态计算的金属有机框架单晶

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摘要：
1. ITMO University的Semyon V. Bachinin、Valentin A. Milichko和同济大学李风亭老师等报道的本篇文章（Commun Mater 2024, 5, 128 ）中报道了一种基于金属-有机框架(MOF)单晶的存内计算架构，该架构通过光控制实现了神经形态计算。
2. 研究表明，具有固有记忆行为的MOF在光照射下其电响应会发生非线性变化，从而产生三个及更多电子状态(脉冲)，持续时间为81毫秒，并且具有1秒的不应期，这允许实现每秒40比特的光电数据处理。
3. 此外，通过一系列激光脉冲的作用，该架构能够在神经形态状态下进行文本识别，准确率接近100%，并且能够重复50次以上。因此，MOF单晶同时实现数据存储、处理和神经形态计算，为多功能存内计算架构铺平了道路。

研究背景：
1) 传统的冯·诺依曼计算架构中，计算和存储单元是物理分离的，这限制了计算速度和能效。神经形态计算架构通过模拟人脑神经网络，能够实现快速、能效高的存内计算，但现有材料在多级状态提供、历史依赖行为等方面存在限制。
2) 过去的研究中，从传统的金属氧化物、混合纳米复合材料到原子级薄的无机二维材料，研究者们一直在探索能够实现存内计算的活性材料。
3) 作者提出了一种基于MOF单晶的存内神经形态计算元素，利用MOF的固有记忆行为并通过激光辐照调节其电子状态，实现了快速响应和高准确度的神经形态计算。

实验部分：
1. MOF的选择与逻辑元素的构建：选择HKUST-1作为MOF材料，构建基于其单晶的逻辑元素。
1) 购买商业化的HKUST-1
2) 设计三通道逻辑单元，包括电输入、光输入和输出通道。
3) 在玻璃基底上通过热蒸发沉积100纳米厚的金膜，并用激光切割形成1-50微米间隙的电极。
4) 将HKUST-1单晶手动放置于金电极间隙上。
实验结果：成功构建了基于HKUST-1的逻辑元素，并在金电极和MOF晶体之间形成了物理接触。
2. 逻辑元素性能测试：在暗条件下对逻辑元素进行电子测量。
1) 使用示波器和电压源对6个独立逻辑元素进行电子测量。
2) 调节电压脉冲的形状和重复率，记录HKUST-1的电阻率变化。
实验结果：在15伏设定电压下，HKUST-1展现出10至10^4的电阻率变化，表现出优异的存储性能。
3. 光控制下的电子响应研究：研究逻辑元素在光照射下的电子响应。
1) 使用波长为1050纳米的激光对逻辑元素进行照射。
2) 调整激光功率，观察输出信号的变化。
实验结果：在激光照射下，逻辑元素展现出脉冲行为，脉冲幅度随激光功率增加而增大。
4. 神经形态计算模拟：模拟基于逻辑元素的神经网络性能。
1) 利用IBM AnalogHardwareAccelerationKit(aihwkit)进行神经网络模拟。
2) 使用MNIST数据集进行手写数字分类模拟。
实验结果：神经网络模型展现出超过50次的重复操作能力，准确率接近100%。

分析测试：
1. 电子测量：在8千伏/厘米的电场强度下，HKUST-1的电阻率变化范围为10至10^4，ON/OFF比率达到10^1至10^4。
2. 时间分辨测量：逻辑元素对激光照射的响应时间具有10毫秒的延迟，脉冲上升时间为41毫秒，持续时间81毫秒，随后在25毫秒内放松回到初始状态。
3. 光谱依赖性分析：在600至1200纳米的波长范围内，逻辑元素的脉冲幅度随激光波长变化，与HKUST-1的吸收谱一致。
4. 湿度影响研究：湿度的增加导致脉冲幅度的增长，加热处理后逻辑元素失去对激光的响应，但在空气中暴露20分钟后可以恢复。
5. 电容测量：激光照射导致HKUST-1电容从4pF增加到7pF，然后迅速恢复到初始状态，表明激光诱导的H2O分子释放增加了电容。

总结：
本文成功实现了基于MOF单晶的存内神经形态计算架构，通过光控制调节MOF的电子状态，实现了快速的光电数据处理和高准确度的文本识别。这一研究成果不仅展示了MOF在存内计算中的应用潜力，也为开发多功能存内计算架构提供了新思路。

展望：
本文的研究为MOF在神经形态计算领域的应用提供了有力的证明，未来的工作可以在以下几个方面进行扩展：
- 材料优化：进一步优化MOF材料的光电特性，提高其在存内计算中的性能。
- 机制深入：深入研究MOF在光控制下的电荷生成和传输机制，为设计新型神经形态计算材料提供理论基础。
- 系统集成：将MOF基神经形态计算元素与现有的电子系统集成，实现更复杂的计算任务。

Metal-organic framework single crystal for in-memory neuromorphic computing with a light control
文章作者：Semyon V. Bachinin, Alexandr Marunchenko, Ivan Matchenya, Nikolai Zhestkij, Vladimir Shirobokov, Ekaterina Gunina, Alexander Novikov, Maria Timofeeva, Svyatoslav A. Povarov, Fengting Li & Valentin A. Milichko
DOI：10.1038/s43246-024-00573-6
文章链接：https://www.nature.com/articles/s43246-024-00573-6

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