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  高拉伸和魯棒性應(yīng)變傳感器在生物智能監(jiān)測等新興領(lǐng)域中具有極高的應(yīng)用前景。智能傳感器在實際應(yīng)用中面臨的主要問題包括能量消耗和設(shè)備老化。能量消耗主要取決于傳感器的導(dǎo)電性，是決定設(shè)備老化的關(guān)鍵因素。中國水產(chǎn)科學(xué)研究院吳立冬研究員、加州大學(xué)洛杉磯分校生物工程系陳俊教授、江西科技師范大學(xué)柔性電子創(chuàng)新研究院盧寶陽教授、深圳大學(xué)電子與信息工程學(xué)院潘曉芳副教授和華南理工大學(xué)前沿軟物質(zhì)學(xué)院（華南軟物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)高等研究院）黃明俊教授等團(tuán)隊合作設(shè)計了一種高電導(dǎo)率（22 S m^-1）、低彈性模量（23 kPa）、高拉伸性（1500%）和魯棒性的液態(tài)金屬復(fù)合水凝膠傳感器，克服了柔性傳感器的能量消耗和設(shè)備老化障礙。作者進(jìn)一步集成微控制器、信號處理電路、藍(lán)牙發(fā)射器和用于可視化多維數(shù)據(jù)的自組織映射軟件，開發(fā)出了生物智能運(yùn)動監(jiān)測系統(tǒng)（包括水生生物運(yùn)動），并實現(xiàn)了多維運(yùn)動監(jiān)測數(shù)據(jù)到聲音反饋的智能化處理。該工作不僅為語言障礙人士與普通人的交流提供了一種可靠手段，也為水生生物運(yùn)動監(jiān)測提供了有效方案，拓展了生物智能監(jiān)測傳感器應(yīng)用范圍。

材料設(shè)計合成：

  傳統(tǒng)的水凝膠傳感器難以實現(xiàn)低能耗和魯棒性的穩(wěn)定結(jié)合。作者引入斷裂機(jī)制策略，利用分子間結(jié)合力將液態(tài)金屬（LM）均勻包封在海藻酸鈉和聚丙烯酰胺聚合物網(wǎng)絡(luò)中，開發(fā)了兼具高電導(dǎo)率和魯棒性的液態(tài)金屬復(fù)合水凝膠（LM-H）。通過紅外光譜及元素映射證明了該設(shè)計策略。當(dāng)應(yīng)變增大時，LM粒子形成的導(dǎo)電通路斷開，引起LM-H電阻增大，將機(jī)械信號轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘枴?/span>LM-H內(nèi)部斷裂可恢復(fù)導(dǎo)電通路，為其提供了優(yōu)異的魯棒性。此外，LM-H本身的高電導(dǎo)率降低了能量損耗以及器件老化的風(fēng)險（圖1）。

圖1. 魯棒性液態(tài)金屬復(fù)合水凝膠的設(shè)計及制備.

力學(xué)性能：

  LM-H低至16 kPa的彈性模量以及較自身13倍的拉伸性為其在生物智能監(jiān)測傳感器的應(yīng)用提供了保障，并拓展了其應(yīng)用場景的適用性。G’和G’’在0.1-40 rad s^-1的角頻率下迅速增加，并在40-100 rad s^-1進(jìn)入平穩(wěn)期。整個頻率范圍內(nèi)，G’’始終高于G’，tanθ <1，表明了LM-H能夠在從0.1到100 rad s^-1的剪切速率范圍內(nèi)保持彈性，同時證明了其在機(jī)械強(qiáng)度方面的魯棒性。此外，作者通過加載-卸載曲線證明了LM-H 7.5%的低遲滯性（圖2）。

圖2. 魯棒性液態(tài)金屬復(fù)合水凝膠的力學(xué)性能

電學(xué)性能：

  LM-H的電導(dǎo)率可達(dá)22.4 S m^-1，片電阻低至2.5 Ω。并且在連續(xù)12000次機(jī)械拉伸后的靈敏度下降率小于6%，穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)重復(fù)性優(yōu)于大多數(shù)水凝膠傳感器。作者在應(yīng)用端展示了LM-H的應(yīng)變傳感能力，利用LM-H制作了柔性傳感器并記錄了各種人類及海洋生物運(yùn)動信號（圖3）。

圖3. 魯棒性液態(tài)金屬復(fù)合水凝膠的電學(xué)及傳感性能

自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練水凝膠傳感器陣列數(shù)據(jù)：

  該工作在吳立冬研究員團(tuán)隊“魚載”傳感器（Chemical Engineering Journal, 2023, 454, 140459）的研究基礎(chǔ)上，將LM-H柔性傳感器與無線通信硬件集成為微型化監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由五個基于LM-H的柔性傳感器和一個無線電路板組成，具有信號調(diào)節(jié)、處理、無線傳輸和數(shù)據(jù)可視化等工程。LM-H傳感器將多通道運(yùn)動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為電信號，并利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練電信號數(shù)據(jù)，通過非監(jiān)督式學(xué)習(xí)從無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類，將高維輸入空間映射到低維的輸出空間，從而完成數(shù)據(jù)的可視化，實現(xiàn)了運(yùn)動信號監(jiān)測數(shù)據(jù)到聲音反饋信號的輸出。作者通過微型化監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)了包括短語、字母和數(shù)字的10種手語多維運(yùn)動監(jiān)測到語音反饋信號實時輸出，并使用混淆矩陣證明了該系統(tǒng)對運(yùn)動監(jiān)測信號識別的高準(zhǔn)確率（圖4）。

圖4.手勢-語音轉(zhuǎn)譯的健康監(jiān)測系統(tǒng)

  該工作由中國水產(chǎn)科學(xué)研究院吳立冬研究員、加州大學(xué)洛杉磯分校生物工程系陳俊教授、江西科技師范大學(xué)柔性電子創(chuàng)新研究院盧寶陽教授、深圳大學(xué)電子與信息工程學(xué)院潘曉芳副教授和華南理工大學(xué)前沿軟物質(zhì)學(xué)院（華南軟物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)高等研究院）黃明俊教授等團(tuán)隊合作完成，碩士生馬虎德、秦海洋、劉娜和博士生肖瀟為論文共同第一作者，陳俊教授和吳立冬研究員為通訊作者。

  原文鏈接：

  Hude Ma, Haiyang Qin, Xiao Xiao, Na Liu, Shaolei Wang, Junye Li, Sophia Shen, Shuqi Dai, Mengmeng Sun, Peiyi Li, Xiaofang Pan, Mingjun Huang, Baoyang Lu, Jun Chen*, and Lidong Wu*. Robust hydrogel sensors for unsupervised learning enabled sign-to-verbal translation. InfoMat, 2023, e12419.

  http://doi.org/10.1002/inf2.12419