华东理工大学智能传感团队InfoMat：供体-氧化还原型共价有机框架忆阻器用于视觉神经形态系统

摘要

华东理工大学智能传感团队轩福贞教授和张斌教授等人报道了一种将中等强度给电子基团引入氧化还原型共价有机框架中提升识别精度和降低系统功耗的新策略。光电联合调制的方式既实现了器件对于光照的感知也避免了传统忆阻器中需要较长时间才可达到用于存储和计算的稳定阻态的缺陷。基于给体-氧化还原型共价有机框架BTT-Cu₃ COF的忆阻器为在弱光、浓雾及高频运动场景下神经形态视觉系统拓宽了应用前景。

文章简介

人工视觉神经系统通过整合图像感知、存储与计算功能，已成为突破冯·诺依曼瓶颈的潜力解决方案。本团队基于现有光电忆阻器受限于需要特定波长或长时间输入才能维持稳定性能的缺陷，提出一种苯并噻吩修饰的共价有机框架材料，显著提升甲基三核铜在低压（0.2V）氧化还原过程中的光电响应特性。这是通过中等供电子基团（苯并三噻吩）和氧化还原活性基团（甲基三核铜）的有序限域分布实现了快速的弛豫时间，结合电导的协同光电化学调制，即使在高速快门条件下，也能在短时间内有效地进行原位图像识别和存储，在弱光、浓雾及高频运动场景下实现识别精度的显著提升。该人工视觉神经系统经训练后，识别准确率相比于2种导电态时的7.1%跃升至87.1%。通过光电化学协同作用实现的50种导电状态使该器件的图像刷新率高达400 Hz。这种构建策略与光电相互作用的协同效应，为开发能即时原位处理环境信息的光电神经形态计算元件提供了新路径。该工作以“Donor-redox covalent organic framework-based memristors for visual neuromorphic system”为题在线发表于国际知名学术期刊 InfoMat。博士研究生张琼珊为论文第一作者，上海市智能感知与检测技术重点实验室张斌教授为通讯作者。

图1 传统忆阻器与基于BTT-Cu₃ COF的忆阻器的光/电电流-电压特性曲线比较。

最常见的基于异质结的忆阻器或基于有机-无机混合卤化物/过渡金属二硫化物/氧化物/有机的忆阻器（图1）主要表现出以下主要特征：在光照下没有明显的电阻调制；具有电双稳态性质，在光照下电阻值会发生突然变化；在光脉冲下具有连续的电阻调制，但弛豫时间较长。由于这些器件只能提供两种不同的电阻状态，或工作时需要较长的弛豫时间，因此在涉及信息集成和开发集传感、存储和计算于一体的多功能系统的应用中，这些器件并不理想。

图2 基于BTT-Cu₃ COF的忆阻器光电特性。

研究团队设计制备了ITO/BTT-Cu₃ COF/ITO 忆阻器，通过不同波长和强度的光信号与低电压电信号的协同作用，实现了多级导电状态的快速调节。不同波长的光（如450 nm、532 nm、660 nm）对电流调制的影响不同，其中蓝光（450 nm）由于光子能量较高，能更有效地促进光诱导电荷转移和氧化还原过程。