超越矽晶片：這些變形分子或將成為人工智能硬件的未來
印度科學研究院（IISc）於2026年1月3日最新研究顯示，科學家成功研發出一種分子裝置，能在同一結構內切換不同功能，既可作為記憶體、邏輯運算單元，甚至是學習元素。這項突破得益於精密的化學設計，使電子與離子能動態重組。與傳統電子設備不同，這種裝置不只是模擬智能，而是實際以物理方式編碼智能，有望徹底改寫未來AI硬件的製造方式。
研究團隊指出，過去50多年來，科學家一直尋找矽晶片以外的分子電子替代方案，然而實際應用上挑戰重重。分子在裝置內並非孤立存在，而是彼此強烈互動，隨著電子流動、離子移動、界面變化及結構微小差異，會引發高度非線性反應。儘管分子電子學潛力巨大，但始終難以穩定預測和控制其行為。
與此同時，類腦神經形態計算硬件的發展目標亦相似，期望在同一物理結構中結合資訊儲存、計算與即時適應功能。現時主流的神經形態系統大多基於氧化物材料和細絲切換技術，仍然是模仿學習過程的精密機械裝置，未能達到材料本身具備學習能力。
兩條研究路徑的融合
印度科學研究院的最新研究或將改變這種局面。由納米科學與工程中心（CeNSE）助理教授Sreetosh Goswami領導的跨學科團隊，結合化學、物理和電機工程，開發出一款可多種方式調控行為的微型分子裝置。根據不同刺激，該裝置可扮演記憶元件、邏輯閘、選擇器、模擬處理器，甚至是電子突觸。Goswami表示：「在電子材料中見到如此高水平的適應性非常罕見，這裡化學設計與計算不再是比喻，而是實際的運作原理。」
化學如何實現多功能
這種靈活性源於裝置的特定化學結構。研究人員合成了17種精心設計的釕（Ruthenium）配合物，研究分子形態及周圍離子環境對電子行為的影響。透過調整釕分子周圍的配體和離子，展示同一裝置可呈現多種動態反應，包括在數位與類比操作間自由切換，跨越寬廣的導電範圍。
分子合成由CeNSE的Pradip Ghosh與前博士生Santi Prasad Rath負責，裝置製作則由首作者兼博士生Pallavi Gaur領導。Gaur坦言：「令我驚訝的是，這套系統隱藏了如此多元的可能性。只要配合合適的分子化學與環境，單一裝置能儲存資訊、執行計算，甚至學習和遺忘，這在固態電子學中是難以想像的。」
理論模型解釋並預測裝置行為
為了理解這些裝置的行為，團隊建立了一套基於多體物理與量子化學的傳輸模型，填補了分子電子學中長期缺乏的理論框架。該模型可直接從分子結構預測裝置表現，追蹤電子如何穿越分子薄膜、分子如何氧化還原、反離子如何在分子矩陣中移動，從而決定切換行為、鬆弛動態及分子狀態穩定性。
邁向材料內建學習能力
這項研究的核心成果是，這種分子複合物的非凡適應性使記憶與計算得以在同一材料中結合，為神經形態硬件開啟新局，使學習直接編碼於材料本身。團隊正努力將這些分子系統整合到矽晶片上，目標打造出既節能又具內建智能的下一代AI硬件。
CeNSE訪問科學家兼化學設計負責人Sreebrata Goswami強調：「這項工作證明，化學不只是計算的供應者，更是計算的設計者。」
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編輯評論與深入分析
這項來自印度科學研究院的突破，標誌著分子電子學與神經形態運算的融合，為AI硬件開啟一條全新道路。過去數十年來，矽基半導體技術不斷推陳出新，但其物理極限逐漸顯現，尤其在模擬大腦神經網絡的靈活性和自適應能力方面始終受限。這次研究展示了透過化學設計，分子層面可實現多重運算功能和即時學習，為硬件帶來真正「智能化」的可能。
更值得注意的是，研究團隊不僅在實驗上取得突破，更建立了理論模型以預測和調控分子裝置行為，這對推動分子電子學走向商業化應用至關重要。這種從分子結構出發的系統性理解，有助於未來定向設計更多功能複合的智能材料。
從應用角度看，這類分子裝置的多功能與可重構性，將大幅提升AI硬件的能效比和靈活性，尤其適合用於邊緣計算和物聯網設備，這些場景對裝置的輕量化和低功耗需求極高。此外，材料內建的學習能力有望縮短硬件與軟件的界線，未來AI可能不再依賴複雜的軟件算法，而由硬件本身進行智能演化。
然而，要實現商用化仍面臨挑戰，包括如何穩定大規模製造、與現有矽基技術的整合，以及長期耐用性問題。未來研究需聚焦於這些實際問題，並探索更多種類的分子材料以擴展功能與性能。
總括而言，這項研究不僅是材料科學的突破，更是人工智能硬件設計理念的革命，或將催生新一代「化學智能」計算平台，為AI發展注入全新動力。香港乃至全球的科技產業，應密切關注並積極參與這類前沿技術的研發與應用，搶佔未來智能硬件的制高點。
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