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李阳老师团队联合国内外多家科研机构，在分子忆阻器与类脑神经形态计算领域取得重要进展。相关研究成果以“A Lamellar-Redox-Driven Molecular Memristor for Pruned Spiking Neuromorphic Computing”为题，发表于国际顶级期刊Advanced Materials（影响因子26.8）。我校为该论文第一完成单位，张程老师为第一作者，李阳老师为共同通讯作者。
本研究首次报道了一种对称双核萘二酰亚胺（bis-NDI）分子忆阻材料，该材料兼具多重活性位点与层状有序氧化还原结构，可在分子尺度上实现对导电细丝生长的精准调控，进而驱动忆阻器实现模拟—数字可重构（Analog-to-Digital）功能。基于bis-NDI的人工突触器件展现出优异的模拟突触行为，功耗低至90 aJ µm⁻²；数字型存储行为的操作电压低至50 mV，器件良率达98%，并具备超过10⁴秒的长时保持特性。基于器件优异的电学性能，进一步在脉冲神经网络（SNNs）中提出了剪枝算法的反馈机制，在将连接神经元数量削减92%的同时，仍保持90%以上的识别率，为构建高效、低功耗的类脑计算系统提供了全新路径。
研究成果获得国家自然科学基金的资助，并获得国家自然科学基金委科学传播与成果转化中心的官网报道（//www.nsfc.gov.cn/csc/20340/20343/72256/index.html）。
