人脑神经网络架构具有能量效率高、数据传输频率高、信息存储量大、处理速度快等特点，可以并行运行计算和记忆功能，在提升工作效率的同时大大降低运行能耗。因此，类脑神经计算和人工突触器件的概念被认为是下一代学习、认知、记忆和存储数据的新方向。为了人工模拟生物突触的学习行为和构建神经网络，基于有机功能材料开发双端忆阻器件成为当前的一大研究热点。
近日，来自苏州科技大学的张程博士、李阳副教授，与香港城市大学的张其春教授合作，在国际知名期刊Nano Energy上发表题为“Visual Growth of Nano-HOFs for Low-Power Memristive Spiking Neuromorphic System”的研究论文。该论文首次在二维带状结构氢键有机框架(HOFs)中插入过渡金属纳米颗粒作为有机-无机杂化阻变存储材料，纳米HOFs的生长过程可以通过肉眼直接观测。通过实验和计算研究证实了HOFs和过渡金属纳米粒子之间的局部表面等离子体共振效应和增强的载流子转移作用。基于HOFs@Au的忆阻器在连续扫描或脉冲电压下呈现梯度电导，从而模拟生物神经元中的突触行为。该器件表现出卓越的稳定性，即使在没有任何封装的情况下暴露在环境条件下长达6个月，仍能保持极其稳定的突触功能。
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