MOF纳米流体芯片突破：实现类脑记忆与计算新范式

曾被认为缺乏实用价值的诺贝尔化学奖材料MOF（金属有机框架），如今正展现出前所未有的应用潜力。

这种几十年来被批评为“仅有理论支撑”的新材料，在荣获诺奖肯定后，迅速被转化为芯片技术，实现了从实验室到实际应用的跨越。

（诺奖组委会的前瞻性确实令人赞叹）

这正是莫纳什大学研究团队的最新成果——利用MOF制备出超微型流体芯片。

与传统电子芯片不同，这种芯片不仅能执行计算任务，还能记录电压变化历史，形成类似于大脑神经元的短期记忆功能。

正如研究者指出，这或许标志着新一代计算机的雏形：

如果我们能设计出像MOF这样仅几纳米厚的功能性材料，就能制造先进流体芯片，以补充甚至超越现有电子芯片的局限性。

具备“类脑”记忆通路的纳米流体芯片

在纳米尺度约束下，离子选择性传输于生物模拟、离子分离及离子电子器件领域展现巨大潜力，但由于高精度纳米通道器件制备困难，实现可调非线性离子运输一直是个挑战。

而采用MOF材料制造的纳米流体芯片成功解决了这一难题。

MOF拥有明确的孔道结构，且能兼容多种化学成分，可在分子和离子传输过程中实现原子级精度调节。

研究人员基于此，构建了一种分层纳米流体晶体管器件h-MOFNT。

该器件首先通过在聚合物单纳米通道（NC）中组装分层Zr-MOF-SO₃H晶体，制备出具有多个异质结的分层MOF基纳米流控器件。

具体来说，将带有子弹形纳米通道的氨基修饰PET NC薄膜置于两个细胞之间，尖端侧细胞填充配体水溶液，另一细胞则盛放金属前体水溶液。

当金属前体和配体分子在PET NC内相遇时，会形成核，并在尖端侧进一步聚合成MOF晶体。

因此，h-MOFNT包含两种类型的非均质通道结：

• 一维 (1D) 异质结：

直径为100纳米，位于聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)纳米孔(PET NC)与MOF密集相之间。

• 三维 (3D) MOF相内部结：

由不同连接类型（9连接、12连接）的Zr–O簇单元连接，并通过硫代对苯二甲酸(H₂BDC-SO₃H)对通道表面功能化，形成次级通道。

随后，研究人员将h-MOFNT置于不同电压偏置的0.1 M 氯化物金属离子溶液中，进行电流-电压 (I–V) 测试，以观察离子（尤其是质子）的传输特性。

在HCl溶液中，低电压（0至0.2V）时电流快速上升，中电压范围（0.3至0.8V）时电流适度增长，高电压（0.9至2V）时电流达到饱和，增长放缓。

不同于常见的二极管整流行为，该器件整体表现出类似三极管的非线性质子传输特性，这意味着质子传输并非简单随电压线性增加，而是在特定区间内受到“阈值控制”或“门控”。

通过漂移扩散实验，确认HCl和KCl的阳离子转移数分别为0.86和0.81，表明该特性主要源于质子和K+离子的非线性电阻开关行为。

进一步研究浓度对传输的影响，证实了h-MOFNT对质子的普遍非线性传输特性。

利用这一特性，研究人员用五个h-MOFNT通过并行编程构建了一个小型流体电路。实验发现，随着并联h-MOFNT数量从单个增加到五个，产生一系列非线性I-V曲线，模拟了通过增强门控电压实现电子FET输出电流的特性。

同时，当h-MOFNT进行环路电压扫描时，表现出明显的滞后回线效应，且扫描速率降低时回线被挤压，表明非线性质子传输对电压扫描频率存在依赖性。

在对两个扫描电压示波器采用相反扫描顺序时，例如从-2V到2V再返回-2V，h-MOFNT展现出相同的流体忆阻与学习特性，即器件能在一定条件下记忆过往电压状态。

原因在于MOF分层相中，内部电势在电压施加后会导致质子反向传输。当电压从-2V到0V时，质子跨相传导迅速产生局部电势ΔE，极性转换后ΔE短暂保持高位然后衰减。

残余ΔE在0V到+2V时继续促进同向质子传输，并逐渐生成反向局部电位ΔE′；在+2V到0V时，ΔE已完全消失，质子传输受ΔE′主导，电流维持低位；在0V到-2V时，剩余ΔE′与负电压叠加，重新建立类似0V到+2V的ΔE。

这种ΔE与ΔE′的建立间隔约10秒，且可通过高频高压扫描强化流体离子记忆，证明了该纳米流体晶体管具备短期记忆和仿生可塑性学习能力。

因此，基于单晶胞或多晶胞厚度MOF的可编程流体芯片是可行的，其在液体系统中表现出的开关、记忆等功能，均呈现出类电子器件的替代效果。

未来，通过合理设计异质约束系统，有望实现基于液体的信息存储甚至类脑计算。

“无用”的MOF

然而在此之前，MOF长期被普遍视为“无用”的材料。

即使在诺奖颁发当日，组委会的解释也相当委婉：

MOF潜力巨大，能为定制新功能材料提供前所未有的机会。

原因在于，MOF在理论与应用间存在明显脱节。

自今年化学奖得主——MOF创始人北川进、理查德·罗布森和奥马尔·M·亚吉提出该材料后，MOF一度被视为论文“万能工具”，几乎任何领域都能引入MOF：

氢气与甲烷存储

二氧化碳捕集

电池电极与超级电容器

传感器与光电器件 ……

相关论文数量曾高达10万篇，但真正实现工业化应用的却屈指可数。

主要因为MOF结构稳定性差，许多MOF在水或空气中易分解，且合成过程复杂、成本高昂，批量生产难以维持结构一致性。

因此，即使实验室中MOF表现优异，实际应用却常令人失望。

但如今MOF芯片的出现，反而证明了原有观点的偏颇：MOF可能并非“无用”，而是尚未找到真正适用的场景。

参考链接：

[1]https://x.com/Dr_Singularity/status/1977133218512896270

[2]https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adw7882

[3]https://phys.org/news/2025-10-scientists-nanofluidic-chip-brain-memory.html