传统计算机受“冯·诺依曼瓶颈”制约,内存与计算单元的物理分离使其存在处理速度慢、能耗高的固有缺陷,难以企及生物神经系统的高效感知能力。以陷阱颚蚁为例,其依靠超敏感的机械感受神经,仅需0.5毫牛(mN)的压力刺激,就能触发小于0.5毫秒(ms)的“捕食夹合”反应,且能耗仅维持在飞焦级(fJ),这种高效的感知-响应机制是传统计算机难以复刻的。然而,在仿生神经器件领域,此前多数研究成果存在明显短板——普遍缺失“感知-处理-执行”的完整功能闭环,导致这类器件无法像生物神经系统那样实现自适应行为,难以满足实际应用中对复杂环境的动态响应需求。
为解决这一关键问题,常州大学王诤微电子学院团队联合南京大学协同创新中心、常州大学机械工程与轨道交通学院以陷阱颚蚁的触觉感知机制为设计灵感,成功研发出人工机械感受传入神经(AMAN)。该器件突破性地实现了“压力感知→信号编码→突触处理→动作执行→模式识别”的全链路类神经功能,填补了此前仿生神经器件在功能闭环上的空白。相关研究成果以“A bio-inspired neuromorphic pressure afferent nerve based on fully inkjet-printed synaptic transistor”为题,发表于工程技术领域的Top期刊《Applied Physics Letters》。这项成果不仅为仿生神经器件的功能升级提供了新思路,更为柔性神经形态(neuromorphic)器件的规模化、实用化应用开辟了新路径。
2. MXene - 石墨复合墨水赋能温度自补偿自传感光致驱动器:设计、性能及仿生软机器人与物体识别应用
在智能材料与软机器人领域,兼具驱动与自传感功能的软驱动器是近年来的研究热点 —— 传统软驱动器需依赖高精度光学系统 + 图像处理监测形变,流程复杂且效率低;虽可通过引入额外传感单元实现自反馈,但异质传感单元会干扰驱动性能并增加系统复杂度,因此 “驱动 - 传感一体化” 成为核心需求。
二维材料 Ti?C?T? MXene 因优异的力学、电学及光热性能,被视为构建自传感驱动器的理想材料。然而,MXene 的电阻同时受应变(形变相关)和温度(环境 / 光热效应相关)双重影响,二者难以解耦,导致现有 MXene 基驱动器无法实现精准的实时形变反馈,这一 “温度干扰瓶颈” 严重限制了其实际应用。
哈尔滨工业大学彭庆宇&徐亮亮博士联合合肥工业大学胡颖教授等人针对 MXene 基驱动器的温度干扰问题,通过 “材料设计 - 器件构建 - 功能验证 - 仿生应用” 的逻辑链,开展了系统性研究。通过将电阻温度系数(TCR)相反的MXene与石墨复合,制备出具有温度自补偿功能的复合墨水,其电阻温度系数低至0.00125 %·°C?1。该复合墨水适用于多种基材的直写成型,可印刷在玻璃、纤维素纸及各类聚合物表面。基于此,研究人员成功制备出具有自传感功能的墨水-纤维素/聚合物复合驱动器。通过监测墨水-纤维素层的电阻信号,该驱动器可实现精准的实时形变反馈,且线性灵敏度优异( gauge factor,即应变系数≈14.5,决定系数R2>0.99),进而能够感知触碰行为,并区分不同重量、柔软度及粗糙度的物体。 此外,研究还展示了一系列具有可编程运动(滚动、自持续振荡)的仿生器件与软机器人。本研究成果为自传感驱动器的开发提供了新思路。相关研究以“A self-sensing photoactuator based on temperature self-compensated MXene/graphite composite ink for objects recognition and biomimetic soft robotics”为题发表于Nano Research期刊上。
3. 生物软材料的顺序交联式液滴对撞喷墨3D打印工艺
一种新的基于液滴对撞的生物软材料喷墨3D打印工艺近期引起关注,因其在打印结构的组成、拓扑和性质的时空控制方面展现出巨大的体素增材制造前景,在组织工程、药物控释、生物电子、软体机器人和食品科学等应用领域极具潜力。然而,该新型工艺发展面临适用生物软材料有限和工艺机理模糊等问题,限制了其性能提升和广泛应用。
为解决这些问题,浙大杨华勇院士团队的尹俊教授组和浙大邵逸夫医院王一帆教授组合作,提出一种顺序交联式液滴对撞喷墨3D打印方法并阐明了工艺过程的动力学,该方法有效拓展了可打印材料范围并展示出优异的成形性能和生物相容性。相关成果以“?Sequential-crosslinking facilitated droplet-droplet collision inkjet 3D printing of soft biomaterials”为题发表在增材制造旗舰期刊《Additive Manufacturing》上。
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