Depuis plus de 50 ans, les scientifiques cherchent des alternatives au silicium pour construire l’électronique moléculaire. La vision était élégante ; la réalité s’est avérée bien plus complexe. Dans un dispositif, les molécules ne se comportent pas comme des entités ordonnées de manuel, mais comme des systèmes d’interaction dense où les électrons circulent, les ions se redistribuent, les interfaces évoluent, et même de subtiles variations structurelles peuvent induire des réponses fortement non linéaires. La promesse était convaincante, mais le contrôle prédictif restait insaisissable. Parallèlement, l’informatique neuromorphique – le matériel inspiré par le cerveau – a suivi une ambition parallèle : découvrir un matériau qui peut stocker des informations, calculer et s’adapter au sein du même substrat physique et en temps réel. Pourtant, les plates-formes dominantes actuelles, largement basées sur des matériaux d’oxyde et des mécanismes de commutation filamentaire, continuent de se comporter comme des machines conçues qui imitent l’apprentissage, plutôt que comme de la matière qui l’incarne intrinsèquement.
Une nouvelle étude de l’Indian Institute of Science (IISc) suggère que ces deux défis de longue date pourraient enfin converger.
Dans une collaboration mêlant chimie, physique et génie électrique, une équipe dirigée par Sreetosh Goswami, professeur assistant au Centre for Nano Science and Engineering (CeNSE), a créé de minuscules dispositifs moléculaires qui peuvent être ajustés pour remplir diverses fonctions. Le même dispositif peut se comporter comme une unité de mémoire, une porte logique, un sélecteur, un processeur analogique ou une synapse électronique, selon la façon dont il est stimulé. « Il est rare de voir une adaptabilité à ce niveau dans les matériaux électroniques », affirme Sreetosh Goswami. « Ici, la conception chimique rencontre le calcul, non comme une analogie, mais comme un principe de fonctionnement. »
Cette métamorphose est alimentée par une chimie unique utilisée pour construire et ajuster ces dispositifs. L’équipe a synthétisé 17 complexes de ruthénium soigneusement conçus et a analysé comment de minuscules variations de géométrie moléculaire et d’environnement ionique sculptent le comportement des électrons. En ajustant soigneusement les ligands et les ions disposés autour des molécules de ruthénium, les auteurs ont montré que le même dispositif peut présenter de nombreux types de comportements dynamiques – passant du numérique à l’analogique, par exemple – sur une large plage de valeurs de conductance.
La synthèse moléculaire a été réalisée par Pradip Ghosh, Ramanujan Fellow, et Santi Prasad Rath, ancien doctorant au CeNSE. La fabrication des dispositifs a été dirigée par Pallavi Gaur, première auteure et doctorante au CeNSE. « Ce qui m’a surpris, c’est la polyvalence cachée dans le même système », révèle Pallavi Gaur. « Avec la bonne chimie moléculaire et le bon environnement, un seul dispositif peut stocker des informations, calculer avec elles, ou même apprendre et désapprendre. Ce n’est pas ce que l’on attend de l’électronique à l’état solide. »
Comprendre pourquoi cela se produit a nécessité un élément longtemps manquant en électronique moléculaire : une fondation théorique rigoureuse. L’équipe a développé un cadre de transport basé sur la physique des nombreux corps et la chimie quantique, capable de prédire la fonction à partir de la structure moléculaire. Cela leur a permis de cartographier comment les électrons traversent le film moléculaire, comment les molécules individuelles subissent l’oxydation et la réduction, et comment les contre-ions se réarrangent dans la matrice moléculaire, gouvernant ensemble la dynamique de commutation et de relaxation et la stabilité de chaque état moléculaire.
Crucialement, l’adaptabilité unique de ces complexes permet d’incorporer à la fois la mémoire et le calcul dans le même matériau – cela peut conduire à du matériel neuromorphique dans lequel l’apprentissage peut être encodé dans le matériau lui-même. L’équipe travaille déjà à l’intégration de tels matériaux sur des puces de silicium, dans le but de développer un futur matériel d’IA à la fois efficace et intrinsèquement intelligent.
« Ce travail montre que la chimie peut être un architecte du calcul, et pas seulement son fournisseur », explique pour conclure Sreebrata Goswami, scientifique invité au CeNSE et co-auteur de l’étude qui a dirigé la conception chimique.
Article : Molecularly Engineered Memristors for Reconfigurable Neuromorphic Functionalities – Journal : Advanced Materials – DOI : Lien vers l’étude
Source : IISC
