柔性人工突触:面向智能人机交互界面和高效率神经网络计算的基础器件

人工智能技术的发展为人机交互、感知系统、机器人及假肢的控制等带来了革命性变化,同时对复杂数据的处理和人机交互界面提出了新的要求。不同于目前基于软件系统和冯·诺依曼构架实现的神经网络,人脑运算方式具有高效率和低功耗的特点。因此,在硬件层面上模拟人脑的神经拟态器件,对构建新的运算系统具有重要意义。此外,神经拟态器件能够将传感器数字信号转变成类神经模拟信号,有望实现与生物神经信号的兼容,构建智能、高效的人机交互界面。因此,神经形态器件受到了广泛研究,其相关材料、制备工艺和器件结构不断得到优化,例如基于晶体管和忆阻器的柔性仿生人工突触器件均实现了视觉信息处理、运动识别、类脑神经记忆等功能。目前,虽然随着研究的不断深入,仿生人工突触器件的工作原理得到了一定解释,但深入的机理仍有待挖掘:(1)针对生物个体间的差异,以及同一个体不同感知系统的差异,需要对人工突触器件突触后信号进行调控,以获得与生物神经信号更好的兼容性;(2)生物突触的树突结构,能够搜集、整合和调制时间和空间的信号,模拟树突的信号整合机制,将有助于改善多栅极人工突触晶体管的设计方案,实现对人工突触器件信号整合功能的调控;(3)目前多数研究是基于硬质衬底上的器件设计,对于在柔性衬底上的形变-异质界面-器件电子学性能的规律还有待研究,需要对应力应变下柔性人工突触器件的稳定性与失效机制进行探究。本文归纳了柔性仿生人工突触器件的最新研究进展,分别从器件结构、材料选择、工作机理等角度进行介绍,分析了人工突触器件面临的问题和潜在应用领域。本综述期望为柔性人工突触的设计、制备和应用提供一定参考。

基于原位焦耳热处理的自黏附柔性表面肌电电极阵列设计与制备

随着柔性电子的发展,表皮电子在人机交互中的作用越来越突出.然而,柔性器件的稳定性和可靠性仍然是其得到广泛应用的一个挑战.本文设计一种以聚乙烯醇(PVA)为衬底,金(Au)为电极层的表面肌电(sEMG)电极阵列,通过原位焦耳加热方法对有源区域PVA衬底进行精确热处理调控,提高其结晶度和模量,提升有源区域电极的稳定性.基于该方法制备的sEMG电极阵列实现了与皮肤的共形贴附,可稳定采集8 h以上的高信噪比(达到21.3 d B)的肌电信号,进一步开展了基于sEMG信号的手势识别应用研究,识别率可达99.27%.以上结果表明,本研究提出的sEMG电极阵列制备方法简单高效,可长时间稳定工作,有望在基于sEMG信号的人机交互领域中得到应用.

柔性仿生触觉感知技术:从电子皮肤传感器到神经拟态仿生触觉感知系统

随着人工智能和大数据等信息技术的不断进步,仿生智能触觉感知技术快速发展并推动了人机融合、仿生机器人等领域的显著进步。作为其中重要的一部分,柔性仿生触觉感知器件由于在物理形态上与生物体具有较好的兼容性,近年来受到了广泛的关注。通过模仿生物皮肤,开发了不同结构和功能的柔性电子皮肤触觉传感器,实现触觉传感功能。然而随着数据量的不断增加,传统基于冯·诺依曼架构的触觉传感器面临着信息处理能力和能源效率的瓶颈,无法适应未来低功耗、智能感知的发展趋势。得益于生物神经系统高度并行的网络结构以及其事件触发式的处理模式,生物感知系统能够以更低的功耗实现对外界信号的感知,并通过调节突触权重来实现数据处理和记忆功能。因此模仿生物触觉感知系统,利用柔性触觉传感器与人工突触器件构建柔性神经拟态触觉感知系统是发展下一代低功耗与高生物兼容性的仿生触觉感知系统的新型范式。在本文中,我们对近年来柔性仿生触觉感知器件及系统的发展进行了综述,从不同类型的仿生电子皮肤触觉传感器件,到基于人工突触器件的神经拟态触觉感知系统都进行了整理和总结,分析了与神经拟态触觉感知系统相关的主要挑战和机遇,并提出了潜在的解决方案和建议。