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非接触式类脑传感器可在0.04英寸外探测湿气,精确度达97%

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该设备可对42%至82%的相对湿度水平作出响应。



一个国际研究团队开发出一种受大脑启发的电子设备。据称,该设备无需物理接触即可探测湿气,同时还能存储其感知到的信息。

这种对湿度敏感的忆阻器可以响应仅位于0.04英寸(1毫米)外的人手指带来的湿气。它由韩国济州国立大学、印度希瓦吉大学以及澳大利亚昆士兰科技大学的科学家开发。

该忆阻器由先进纳米材料多孔焦磷酸镍(Ni2P2O7)制成,可感知湿度并模拟与生物记忆相关的功能。它可能用于非接触式人机界面、电子皮肤、环境监测和软体机器人。

团队强调了其更广泛的意义。研究人员解释道:“最令我们兴奋的是,这个设备不仅能感知湿度,还能记住湿度。”

湿气影响电阻

忆阻器(或称记忆电阻器)是一种两端电子元件,可调节电流流动,同时记住此前流经它的电荷量。其电阻可以根据先前的电活动发生变化。

这使得它对神经形态计算尤其具有吸引力,因为该领域试图再现生物神经元和突触处理数据的某些方式。为探索这一潜力,研究人员设计了一种由金、多孔焦磷酸镍和掺氟氧化锡组成的设备。



随后,他们在42%至82%的相对湿度水平下进行了测试。结果显示,随着湿度降低,该设备的电学行为会发生一致变化。科学家解释说,被该材料吸附的水分子会改变其电子结构。

计算机计算表明,水的存在会缩窄该材料的带隙。它还会在导带附近引入新的电子态,从而提高材料的导电性。这意味着湿气可以有效地充当改变设备电阻的信号。

科学家还测试了该传感器能否在不直接接触的情况下工作。一根湿润的手指放在0.04英寸(1毫米)外,就会引起其电导率发生可测量的变化。将手指移得更近,会产生更强且持续时间更长的变化。这使该设备能够模仿短期记忆和长期记忆。

传感与记忆

该传感器还与机器学习算法结合,以区分不同的湿度和接近程度条件。支持向量机(SVM)和多层感知机算法(MLP)对这些状态的分类准确率超过97%。

团队表示:“湿气实际上会以可逆且可调的方式改变材料的电子结构,这意味着我们可以把湿度本身用作编程信号。”该设备还在数百次开关循环中保持清晰的高电阻态和低电阻态,并能长期保留存储的数据。

团队在新闻稿中总结道:“而且,由于我们可以在没有任何物理接触的情况下做到这一点,它为无法触摸或不宜触摸的应用开辟了全新可能性——例如无菌环境、隔着包装,甚至未来的电子皮肤系统,它们需要在不直接接触的情况下感知环境。”

将传感和记忆集成到单个设备中,可以减少在独立的传感单元与计算单元之间传输信号的需求。研究人员认为,这项技术可支持未来的神经形态系统。潜在应用包括非接触式界面、医疗健康监测、环境传感器和软体机器人。与机器学习结合,它还可能使智能物联网设备既能感知周围环境,又能从中学习。

该研究已发表在《eScience》期刊上。

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