Por mais de 50 anos, cientistas têm pesquisado alternativas ao silício como base para dispositivos eletrônicos construídos a partir de moléculas. Embora o conceito fosse atraente, o progresso prático se mostrou muito mais difícil. Dentro de dispositivos reais, as moléculas não se comportam como componentes simples e isolados. Em vez disso, elas interagem intensamente umas com as outras à medida que os elétrons se movem, os íons mudam, as interfaces se alteram e até mesmo pequenas diferenças na estrutura podem desencadear respostas altamente não lineares. Embora o potencial da eletrônica molecular fosse claro, prever e controlar seu comportamento de forma confiável ainda estava fora de alcance.
Ao mesmo tempo, a computação neuromórfica, hardware inspirado no cérebro, tem buscado um objetivo semelhante. A meta é encontrar um material que possa armazenar informações, realizar computação e se adaptar dentro da mesma estrutura física e fazer isso em tempo real. No entanto, os sistemas neuromórficos líderes de hoje, frequentemente baseados em materiais óxidos e comutação filamentar, ainda funcionam como máquinas cuidadosamente projetadas que imitam a aprendizagem, em vez de materiais que a contêm naturalmente.
Duas Trilhas Começam a Convergir
Um novo estudo do Instituto Indiano de Ciência (IISc) sugere que esses dois esforços de longa data podem finalmente estar se unindo.
Em uma colaboração que reuniu química, física e engenharia elétrica, uma equipe liderada por Sreetosh Goswami, professor assistente no Centro para Ciências e Engenharia Nano (CeNSE), desenvolveu pequenos dispositivos moleculares cujo comportamento pode ser ajustado de várias maneiras. Dependendo de como são estimulados, o mesmo dispositivo pode atuar como um elemento de memória, uma porta lógica, um seletor, um processador analógico ou uma sinapse eletrônica. “É raro ver adaptabilidade em um nível tão alto em materiais eletrônicos,” diz Sreetosh Goswami. “Aqui, o design químico encontra a computação, não como uma analogia, mas como um princípio de funcionamento.”
Como a Química Habilita Múltiplas Funções
Essa flexibilidade vem da química específica usada para construir e ajustar os dispositivos. Os pesquisadores sintetizaram 17 complexos de rutênio cuidadosamente projetados e estudaram como pequenas alterações na forma molecular e no ambiente iônico circundante influenciam o comportamento dos elétrons. Ajustando os ligantes e íons dispostos ao redor das moléculas de rutênio, eles demonstraram que um único dispositivo pode exibir muitas respostas dinâmicas diferentes. Isso inclui mudanças entre operação digital e analógica em uma ampla gama de valores de condutância.
A síntese molecular foi realizada por Pradip Ghosh, Fellow Ramanujan, e Santi Prasad Rath, ex-aluno de doutorado no CeNSE. A fabricação do dispositivo foi liderada por Pallavi Gaur, primeira autora e estudante de doutorado no CeNSE. “O que me surpreendeu foi quanta versatilidade estava oculta no mesmo sistema,” diz Gaur. “Com a química molecular certa e o ambiente adequado, um único dispositivo pode armazenar informações, computar com elas ou até aprender e desaprender. Isso não é algo que se espera de eletrônicos de estado sólido.”
Uma Teoria que Explica e Prediz Comportamento
Para entender por que esses dispositivos se comportam dessa maneira, a equipe precisava de algo que frequentemente tem faltado na eletrônica molecular: uma base teórica sólida. Eles desenvolveram um modelo de transporte baseado em física de muitos corpos e química quântica que pode prever o comportamento do dispositivo diretamente da estrutura molecular. Usando essa estrutura, os pesquisadores traçaram como os elétrons se movem através da película molecular, como as moléculas individuais passam por oxidação e redução e como os contraíons se deslocam dentro da matriz molecular. Juntos, esses processos determinam o comportamento de comutação, as dinâmicas de relaxamento e a estabilidade de cada estado molecular.
Rumo a Aprendizado Incorporado nos Materiais
O resultado chave é que a adaptabilidade incomum desses complexos torna possível combinar memória e computação dentro do mesmo material. Isso abre portas para hardware neuromórfico em que o aprendizado é codificado diretamente no material em si. A equipe já está trabalhando para integrar esses sistemas moleculares em chips de silício, com o objetivo de criar um futuro hardware de IA que seja tanto energeticamente eficiente quanto inerentemente inteligente.
“Este trabalho mostra que a química pode ser uma arquiteta da computação, não apenas sua fornecedora,” diz Sreebrata Goswami, cientista visitante no CeNSE e coautor do estudo que liderou o design químico.
