今日（1月2日），一则消息自IT之家传来，科技媒体于该日发布博文，报道了这样一件事，印度科学理工学院（IISc）的研究团队成功开发出一种新型分子器件，此器件具有如同人脑一般“思考”以及“记忆”的能力。
半导体领域历经半个多世纪始终在寻觅硅的替代物，尝试借助分子搭建电子装置。但是，这个愿望长久被现实的繁杂性所阻碍：分子在工作部件里并非单独存在，而是会构成拥挤且相互作用的网络，致使电子移动以及结构变化极其难以预测。
印度研究团队成功开发出一种新型分子器件
与此同时，“类脑计算”，也就是旨在去呈现模仿大脑工作模式的那种计算方式，也正遭遇着瓶颈，当前现有的氧化物材料常常仅仅是在机械性质上去表现模仿学习进程，可不是在物理特征的本质层面拥有学习能力。印度科学理工学院搞出了个最新研究，针对这两个难题，通过一种新型的智能材料，给出了统一的解决办法。
IISc纳米科学与工程中心，也就是CeNSE，的研究团队，开发了17种特定的钌配合物，这些配合物赋予了分子器件前所未有的适应性。
钌配合物，这是一种，由中心金属钌原子，以及周围配体，也就是分子或者离子，结合进而形成的化合物。在本研究里面，它被用作核心材料的用途，通过改变结构这种方式，去调整电子行为。
研究显示出来，借助对环绕在钌分子周边的配体以及离子环境做出调整，单个器件就能够呈现出多种动态响应情况。它不再被限定于单一功能方面，而是能够依照指令来切换数字还有模拟行为，进而充任存储单元，以及逻辑门，甚至是选择器，乃至电子突触 。
指神经元之间传递信号的连接点，被称作突触。在电子学里面，那种能模拟连接强度变化，也就是学习和记忆功能的电子元件，被叫做“人工突触”。
身为论文第一作者的Gaur宣称，这般多功能性于固态电子学里极其少见，那个器件不但能够存储以及处理信息，甚至于拥有“学习”以及“遗忘”的能力。
研究团队建立了一套基于多体物理和量子化学的传输框架，目的在于解释并控制这种复杂的“变形”行为，该理论模型成功追踪了电子在分子膜里的运动轨迹，也追踪了单个分子的氧化还原过程，还追踪了反离子的位移。
这项研究的关键价值所在是达成了“存算一体”，因为这种分子材料同时拥有记忆以及计算功能，所以它为真正的神经形态硬件开拓了新途径，也就是使学习能力直接编码到材料自身。
这个团队眼下正开始把这些分子材料整合到标准硅芯片之上，倘若这一进展能够借助工业化得到验证，那么将会极大地促使高能效人工智能硬件向前发展，进而让未来的计算机在物理层面更加趋近人类大脑的运作方式，。
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