분자장 결합 나노컴퓨팅 후보 물질 설계
분자장 결합 나노컴퓨팅(MolFCN)은 전하 수송 대신 정전기적 상호작용으로 정보를 전달하는 차세대 컴퓨팅 패러다임으로, 초저전력 논리 회로 구현 가능성을 제시합니다. 그러나 안정적인 논리 상태와 신뢰할 수 있는 정보 전파를 갖는 분자를 식별하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 이 연구에서는 MolFCN 분자 후보 물질의 합리적인 설계 및 검증을 위한 프레임워크인 LUFFY(Layered Unified Framework for MolFCN systematic analYsis)를 소개합니다. LUFFY는 합성 가능한 32개 분자에서 시작하여, 중성 및 산화 상태에서의 형태 샘플링과 정전기 분석을 결합하여 분자 반응 기술자를 도출합니다. 우리는 전계 유도 전하 반응을 포착하는 Vin-to-Aggregated-Charge Transcharacteristics(VACT)를 추출하고, 형태적 다양성을 설명하는 에너지 평균 모델을 개발했습니다. 이 모델은 ab initio 분자 동역학을 통해 검증되었으며, 소자 수준에서 안정적인 정보 전파를 입증했습니다. LUFFY는 분자 구조와 회로 기능을 연결하는 통합적이고 확장 가능한 전략을 제시하며, 초저전력 컴퓨팅을 위한 데이터 기반 분자 발견의 토대를 제공합니다.