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High‐Performance Organic Electrochemical Transistors and Neuromorphic Devices Comprising Naphthalenediimide‐Dialkoxybithiazole Copolymers Bearing Glycol Ether Pendant Groups

材料科学 神经形态工程学 侧链 乙二醇 电化学 聚合物 共聚物 纳米技术 电解质 共轭体系 化学工程 电极 化学 计算机科学 复合材料 物理化学 机器学习 人工神经网络 工程类
作者
Yanxi Zhang,Gang Ye,Tom P. A. van der Pol,Jingjin Dong,Eveline R. W. van Doremaele,Imke Krauhausen,Yuru Liu,Paschalis Gkoupidenis,Giuseppe Portale,Jun Song,Ryan C. Chiechi,Yoeri van de Burgt
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:32 (27) 被引量:69
标识
DOI:10.1002/adfm.202201593
摘要

Abstract Organic electrochemical transistors (OECTs) have emerged as building blocks for low power circuits, biosensors, and neuromorphic computing. While p‐type polymer materials for OECTs are well developed, the choice of high‐performance n‐type polymers is limited, despite being essential for cation and metabolite biosensors, and crucial for constructing complementary circuits. N‐type conjugated polymers that have efficient ion‐to‐electron transduction are highly desired for electrochemical applications. In this contribution, three non‐fused, planar naphthalenediimide (NDI)‐dialkoxybithiazole (2Tz) copolymers, which systematically increase the amount of polar tri(ethylene glycol) (TEG) side chains: PNDI2OD‐2Tz (0 TEG), PNDIODTEG‐2Tz (1 TEG), PNDI2TEG‐2Tz (2 TEG), are reported. It is demonstrated that the OECT performance increases with the number of TEG side chains resulting from the progressively higher hydrophilicity and larger electron affinities. Benefiting from the high electron mobility, excellent ion conduction capability, efficient ion‐to‐electron transduction, and low‐lying lowest unoccupied molecular orbital energy level, the 2 TEG polymer achieves close to 10 5 on‐off ratio, fast switching, 1000 stable operation cycles in aqueous electrolyte, and has a long shelf life. Moreover, the higher number TEG chain substituted polymer exhibits good conductance state retention over two orders of magnitudes in electrochemical resistive random‐access memory devices, highlighting its potential for neuromorphic computing.
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