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中國科學院:電鰻啟發(fā)離子電子人造皮膚,具有多模態(tài)感知和傳感器內儲層計算功能

傳感器專家網(wǎng) ? 來源:類腦計算 ? 作者:類腦計算 ? 2025-05-11 17:24 ? 次閱讀
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作為最大的感覺器官,人體皮膚能夠響應觸覺、熱學和電學刺激產生離子信號,這些信號隨后傳遞給神經(jīng)元并由大腦處理,從而實現(xiàn)感知和記憶,最終促進意識感知和決策。然而,現(xiàn)有的人工皮膚面臨著重大挑戰(zhàn),包括無法同時實現(xiàn)多模態(tài)感知和記憶(即觸覺、熱學和電學刺激),難以檢測超低電流,以及在高效傳感器內儲層計算所必需的豐富突觸行為方面存在局限性。受電鰻的啟發(fā),本研究開發(fā)了一種基于離子電子p-n結的人工皮膚,該p-n結由PolyAT和PolyES雙層結構組成。這種皮膚具有寬廣的溫度檢測范圍(-80至120°C,遠超水凝膠對應物)、壓力檢測范圍(0.075 Pa至400 kPa,屬于報道過的最高靈敏度之一)和電流檢測范圍(1-200 nA),同時表現(xiàn)出豐富的突觸行為和記憶功能。此外,將這種離子電子皮膚集成到機械手上,可以按需抓取不同溫度和重量的物體。更進一步,在離子電子皮膚上實現(xiàn)了完全基于憶阻器的傳感器內儲層計算,允許通過電刺激進行感知、解碼和學習,在分類MNIST手寫數(shù)字圖像方面實現(xiàn)了91.3%的準確率。

正文圖文解讀

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圖1. a) 電鰻。下方第一個插圖顯示了電鰻發(fā)電器官內發(fā)電細胞的排列。下方第二個插圖顯示了放電狀態(tài)下的離子通量。b) 電鰻電感受器的結構。c) 發(fā)電細胞中電壓產生的機制。d) 仿生人工皮膚集成在機器人手指上用于多模態(tài)感知和記憶的示意圖。e) 人工皮膚的結構。f) PIL彈性體通過平衡兩個并發(fā)過程形成異質結。
解讀:該圖展示了本研究的生物靈感來源——電鰻,及其發(fā)電機制。電鰻的發(fā)電器官由數(shù)千個發(fā)電細胞組成,這些細胞在靜息狀態(tài)下內外電壓差極小,但在受刺激時能產生顯著的電位差。這種生物“二極管”的結構啟發(fā)了研究人員設計新型人工皮膚。圖1d-f示意性地展示了基于此原理構建的、用于多模態(tài)感知與記憶的仿生人工皮膚結構及其離子p-n異質結的形成機制。 wKgZO2gbPAyAXjCpAAG7D_ihRsY380.jpg
圖2. a) 基于PIL彈性體二極管的人工皮膚用于多模態(tài)感知和記憶的示意圖。b) PolyAT和PolyES的DSC和c) TGA表征。d) PolyAT和PolyES的應力-應變曲線。e) 水凝膠和PIL彈性體在室溫下儲存時間的重量損失。f) 通過90°剝離測試量化的PolyAT和PolyES在各種基底上的粘附強度。g) 通過SEM觀察到的PolyAT和PolyES之間的界面結合。h) 通過CCK-8實驗驗證材料的生物相容性結果。i) 通過細胞熒光成像分析驗證材料的生物相容性。
解讀:圖2詳細介紹了構成人工皮膚的聚離子液體(PIL)彈性體材料PolyAT和PolyES的特性。圖2a展示了人工皮膚的結構示意。圖2b和2c的差示掃描量熱法(DSC)和熱重分析(TGA)結果表明,這兩種材料具有較低的玻璃化轉變溫度和良好的熱穩(wěn)定性(PolyAT約288°C,PolyES約378°C開始顯著失重)。圖2d的應力-應變曲線顯示它們分別具有150 kPa和100 kPa的彈性模量,滿足柔性和可穿戴設備的需求。圖2e證明了PIL彈性體相比于水凝膠具有優(yōu)異的溶劑保持能力,30天后質量損失小于3%,而水凝膠兩天內幾乎完全失水。圖2f顯示了PolyAT和PolyES對多種基底(如PET、玻璃、橡膠、金屬和木材)均表現(xiàn)出優(yōu)異的粘附性能。圖2g的掃描電子顯微鏡(SEM)圖像證實了PolyAT和PolyES之間形成了緊密無縫的界面。圖2h和2i通過CCK-8實驗和細胞熒光成像證明了PolyAT和PolyES具有良好的生物相容性,細胞存活率與對照組無顯著差異。 wKgZO2gbPAyAHem3AAIQ-LNqZ-c979.jpg
圖3. a) 人類在電刺激后的記憶行為。b) 突觸可塑性與記憶功能之間關系的示意圖。PIL彈性體二極管的電壓響應 c) 在不同脈沖數(shù)量下(電流強度750nA,脈沖寬度0.22s),d) 在不同電流強度下(脈沖寬度0.2s),以及 e) PIL彈性體二極管的二維(電脈沖強度和數(shù)量)感知能力。f) 在不同脈沖數(shù)量下(電流強度200nA,脈沖寬度2.5s)。g) PPF指數(shù)作為時間間隔的函數(shù)。h) 脈沖數(shù)量增加到100次時的LTP(脈沖寬度0.2s)。i) 在不同電流強度下,100次脈沖刺激后從STP到LTP的轉變。j) 超過3500次寫入-擦除循環(huán)的穩(wěn)定性。
解讀:該圖展示了PIL彈性體二極管在電刺激下的類腦學習與記憶行為。如圖3a、b所示,人工皮膚能夠響應電流刺激,輸出隨輸入電流脈沖幅度和數(shù)量變化的電壓信號,模擬了興奮性突觸后電位(EPSP)、配對脈沖易化(PPF)、短時程可塑性(STP)、長時程可塑性(LTP)、短時記憶(STM)和長時記憶(LTM)等基本特征。圖3c、d、e表明輸出電壓及其保持時間隨電流強度和脈沖數(shù)量的增加而增加,類似于外部刺激后從STM到LTM的轉變。圖3f顯示增加脈沖寬度和強度可將器件輸出電壓的保持時間延長至10^4秒以上,類似人腦的永久記憶。圖3g展示了PPF行為,其指數(shù)與生物突觸中的觀察結果相當。圖3h、i通過施加100個連續(xù)脈沖成功模擬了從STP到LTP的轉變,電壓隨脈沖數(shù)量漸進增加,保持時間顯著延長。圖3j則證明了器件在超過3500次重復寫入/擦除循環(huán)后仍具有出色的耐久性。 wKgZO2gbPAyAIC5wAAEln_ixhOE550.jpg
圖4. a) 絲綢和 b) 重物觸發(fā)的EPSC。c) 由各種加載尖峰觸發(fā)的EPSC。d) 由一對加載脈沖(1.9kPa,0.2s)以0.8s間隔觸發(fā)的EPSC。e) 不同間隔長度的一系列連續(xù)壓力脈沖下的EPSC。f) 加載和釋放400kPa壓力時的響應和弛豫時間。g) 傳感器對壓力的靈敏度及其線性范圍。h) 與先前研究的壓力傳感范圍比較。
解讀:此圖展示了人工皮膚的觸覺感知能力。如圖4a所示,傳感器在接觸絲綢(約0.075 Pa)時能產生明顯且可重復的信號,證明其對超低壓力的穩(wěn)定性和準確性,類似于人類的輕觸感。圖4b顯示當施加1.9 kPa壓力時,傳感器快速響應,移除物體后表現(xiàn)出明顯的滯后效應,類似于人類的壓力感。圖4c顯示單個壓力脈沖(1.3 kPa,0.4 s)觸發(fā)了達到8.86 μA的興奮性突觸后電流(EPSC),移除壓力后EPSC迅速衰減并逐漸恢復基線,這與人腦的記憶行為非常相似,且EPSC值可通過壓力強度調節(jié)。圖4d展示了兩個連續(xù)壓力脈沖(1.9 kPa,0.2 s)引發(fā)的PPF行為,PPF值為132%。圖4e表明這種PPF行為高度依賴于壓力脈沖的間隔,短間隔增加EPSC值,長間隔則導致成對脈沖抑制(PPD)。圖4f顯示傳感器能準確感知高達400 kPa的超高壓。圖4g顯示傳感器在0-400 kPa壓力范圍內具有優(yōu)異的靈敏度特性,尤其在0-30 kPa的低壓范圍內,靈敏度高達90.1%/kPa。圖4h通過與先前研究比較,突顯了該傳感器實現(xiàn)的0.075 Pa至400 kPa檢測范圍是同類材料中報道的最寬檢測范圍之一。 wKgZO2gbPAyAU9J3AAFXFrWFrls106.jpg
圖5. a) 在不同距離下,0°C物體觸發(fā)PIL彈性體皮膚產生的EPSC。b) 由一對溫度脈沖(0°C,2.3s)以1.9s間隔觸發(fā)的EPSC。c) PPF指數(shù)作為時間間隔的函數(shù)。d) 不同間隔長度的一系列連續(xù)溫度脈沖下的EPSC。e) 由-80°C物體觸發(fā)的EPSC,f) 50-100°C(2s)物體觸發(fā)的EPSC,以及g) 120°C物體觸發(fā)的EPSC(所有溫度源均距離傳感器5cm)。
解讀:本圖展示了人工皮膚的溫度感知能力。如圖5a所示,當PIL彈性體二極管接近0°C物體時,電流變化隨距離的減小而反向增大。圖5b顯示,施加兩個連續(xù)的溫度脈沖(0°C,2.3 s)時觀察到PPF行為,計算得到的PPF值為128%。圖5c顯示了PPF指數(shù)隨時間間隔的變化,其擬合結果與生物突觸相似。圖5d進一步揭示PPF行為高度依賴于溫度脈沖的間隔:短間隔(如10s)增加EPSC值,而長間隔(如20s)則導致PPD。如圖5e-g所示,該傳感器能夠在非接觸傳感模式下有效檢測從-80°C到120°C的寬廣溫度范圍,并具有出色的可重復性,這遠超傳統(tǒng)水凝膠基人工皮膚的性能。這種能力不僅有助于防止因直接接觸高溫源造成的皮膚灼傷,還能實現(xiàn)多種應用,如非接觸式預警系統(tǒng)。 wKgZO2gbPA2AJRRFAAJaeLOqdwA609.jpg
圖6. a) 8x8傳感器陣列對重物和 b) 刀片的響應。c) 8x8傳感器陣列對50°C鋼尺和 d) 裝有50°C硅油的玻璃瓶的響應。e) 機器人手臂抓取指定溫度和重量目標物的示意圖。f) 不同溫度和重量物體的示意圖和 g) 照片。i) 機器人手臂根據(jù) h) 響應曲線抓取物體(所有溫度源均距離傳感器5cm)。
解讀:該圖展示了基于PIL彈性體二極管的8x8傳感器陣列在同時感知和映射壓力與溫度分布方面的能力,以及其在機器人應用中的潛力。圖6a和6b顯示,傳感器陣列能夠通過監(jiān)測不同位置的電流變化,成功定位并識別不同物體(如重物和刀片)施加的壓力位置和大小。圖6c和6d表明,當不同溫度的物體(如50°C的鋼尺或裝有50°C硅油的玻璃瓶)接近傳感器陣列時,靠近熱源的傳感單元電流變化更顯著,從而能夠準確判斷物體的位置及其與傳感器的距離,實現(xiàn)空間溫度分布的檢測。圖6e示意了將該傳感器集成到機械手上,使其能夠像人手一樣感知物體的溫度和壓力。實驗中(圖6f、g、h、i),機械手需要從九個未知溫度(-80、120、25°C)和質量(5、8、13 g)的物體中進行選擇。通過分析物體的溫度和質量數(shù)據(jù),機械手能夠智能地選擇具有期望溫度和質量的目標物體,展示了其在處理復雜任務方面的感知決策能力和效率提升。 wKgZO2gbPA2AKt1HAAOAYHT6_Cc617.jpg
圖7. a) 由100個脈沖序列觸發(fā)的PIL彈性體二極管的多位電導演化。b) 應用于PIL彈性體二極管的電脈沖序列示意圖。c) 基于PIL彈性體二極管的RC對16種不同脈沖流的電響應(電脈沖頻率:1.17Hz)。d) 16種脈沖刺激組合下儲層狀態(tài)的初始和最終電壓值。e) 用于分類MNIST數(shù)據(jù)集的RC系統(tǒng)示意圖。f) PIL彈性體二極管RC系統(tǒng)識別MNIST的混淆矩陣。g) 識別結果。青色和橙色曲線分別對應軟件和基于PIL彈性體二極管的RC系統(tǒng)的分類準確率。h) 訓練前/后對應的PIL彈性體二極管陣列電導分布的初始(上圖)/最終(下圖)狀態(tài)。i) 訓練前/后的電導分布。j) 使用LDA對儲層輸出進行降維。
解讀:本圖展示了利用PIL彈性體二極管的電脈沖觸發(fā)的長時程記憶(LTM)和短時程記憶(STM)行為,構建了一個完全基于憶阻二極管的傳感器內儲層計算(RC)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以直接從電信號中學習和推斷,無需專用的電傳感器或數(shù)字計算機。圖7a顯示了在50個正向電脈沖(15nA, 0.2s)和50個負向電脈沖(-9.5nA, 0.2s)作用下,PIL彈性體二極管出現(xiàn)的多級增強和抑制狀態(tài),這些多位狀態(tài)是RC系統(tǒng)實時學習能力的基礎。圖7b展示了施加到二極管的電脈沖序列。圖7c和7d顯示,16種從(0000)到(1111)的電脈沖序列(“1”代表150nA電流,“0”代表0電流,脈沖寬度0.21s)能產生16個清晰可辨的狀態(tài),展示了將復雜時空信號映射到存儲狀態(tài)的強大能力。圖7e描述了用于分類MNIST手寫數(shù)字(28x28像素圖像,預處理后reshape為4x110的電脈沖序列)的RC系統(tǒng)。圖7f的混淆矩陣顯示了良好的分類魯棒性。圖7g的識別結果表明,基于PIL彈性體二極管的RC系統(tǒng)實現(xiàn)了91.3%的準確率,略高于軟件模擬的90.2%。圖7h和7i展示了讀出層中電控存儲器件在訓練前后的初始和最終電導值及其分布。圖7j通過線性判別分析(LDA)降維,顯示了儲層提取的特征向量在二維空間中良好聚類,證明了電控存儲器件中STM的非線性轉換對特征編碼的有效性。

總結與展望

本文的創(chuàng)新點主要包括:

1.仿生設計與材料創(chuàng)新:受到電鰻發(fā)電細胞的啟發(fā),成功設計并制備了基于PolyAT和PolyES雙層結構的離子電子p-n結,構筑了一種柔性、透明且生物相容的離子信號傳輸傳感器。

2.多模態(tài)感知與記憶一體化:該離子電子皮膚首次實現(xiàn)了對觸覺(0.075 Pa至400 kPa)、熱學(-80至120°C)和電學(1至200 nA)三種外部刺激的同步感知和記憶功能,且檢測范圍寬廣。

3.豐富的類腦突觸行為:傳感器展示了包括EPSC、EPSP、PPF、STP、LTP、STM、LTM以及多位增強和抑制在內的豐富突觸行為,為模擬生物神經(jīng)功能奠定了基礎。

4.高效的傳感器內儲層計算:利用其獨特的突觸行為,成功構建了傳感器內儲層計算系統(tǒng),無需傳統(tǒng)計算機輔助,即可對MNIST手寫數(shù)字進行識別,準確率高達91.3%。

5.優(yōu)異的綜合性能與應用演示:相較于傳統(tǒng)水凝膠傳感器,該材料具有更優(yōu)的拉伸性、更寬的電化學窗口、更高的離子電導率以及抗水分蒸發(fā)和低溫凍結能力。將其集成于機械手,可實現(xiàn)對特定溫度和重量物體的精確抓取。


審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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