面向极端环境探索的神经形态仿生色度通信环路：基于耐辐射氧化铝锌纳米纤维的突破

《SCIENCE ADVANCES》：Oxide semiconductor in a neuromorphic chromaticity communication loop for extreme environment exploration

为解决极端空间环境下机器人协同作业的通信难题，研究人员受头足类动物神经多态性启发，开发出基于耐辐射Al-Zn-O(AZO)纳米纤维的神经形态色度通信环路(NCCL)。该体系通过仿生神经回路实现触觉-光学转换和色度编码通信，可耐受104秒/5×1015 ions/cm2质子辐照，成功应用于机械手协同操作和无人机飞行控制，为空间探索提供了新型光学无线通信范式。

　　

在浩瀚宇宙中开展行星探索时，高能粒子和辐射环境对传统电子设备构成严峻挑战。更棘手的是，地球与深空探测器之间的射频通信存在严重延迟和不稳定问题，这极大限制了机器人集群在极端环境下的自主协同作业能力。面对这些技术瓶颈，科学家将目光投向了自然界的神奇生物——头足类动物。这些深海居民通过神经调控体表色素细胞实现快速变色，既能完美伪装又能进行群体交流，这种将感知-处理-通信融为一体的生物智能机制，为突破技术困境提供了绝佳灵感。

中国的研究团队在《SCIENCE ADVANCES》发表创新成果，通过程序化排列的铝锌氧化物(AZO)纳米纤维阵列构建神经形态色度通信环路(NCCL)。该系统模仿头足类动物的神经多态性机制，采用离子凝胶突触晶体管(AFST)和混合量子点发光二极管(QLED)构建人工传出神经，实现触觉刺激到光学表达的转换。关键突破在于AZO纳米纤维通道可承受10⁴秒持续时间和5×10¹⁵ ions/cm²剂量的质子辐照，通过密度泛函理论计算和SRIM模拟验证了其辐射耐受机制。该系统成功应用于机械手的自适应抓取和无人机飞行控制，指令识别准确率显著优于传统强度编码策略。

关键技术包括：1)电液动力纳米线打印机制备程序化排列AZO纳米纤维；2)离子凝胶/PVA改性层构建突触晶体管；3)红绿量子点混合实现FRET能量转移的QLED；4)碳纳米管/乳胶复合薄膜制作多功能触觉传感器；5)基于色度编码的机器人控制算法。

【程序化排列AZO纳米纤维的辐射耐受性】
通过第一性原理计算证实AZO的六方纤锌矿结构，SRIM模拟显示40keV质子可完全穿透纳米纤维。XRD和TRPL分析表明辐照后晶体结构和3.27eV光学带隙保持不变，归因于Al掺杂增强的氧键合能力及宽带隙特性。热循环实验进一步验证材料稳定性，辐射耐受指标超越现有半导体材料。

【头足类神经多态性模拟】
构建包含AFST和QLED的人工传出神经，突触晶体管展现1mV超高灵敏度、188ms衰减时间和多模态可塑性。混合QLED通过F?rster共振能量转移(FRET)实现29.3%能量转移效率，驱动电压调节可使CIE坐标从红区(0.68,0.32)移至绿区(0.28,0.66)，成功编码26字母和莫尔斯电码。

【人工神经回路】
水平滑动模式可区分50-125μm条纹高度（对应红-橙-绿色输出），垂直按压模式识别不同硬度材料（1-10Hz光脉冲频率）。训练后突触后电流(PSC)增益显著提升，显示自适应学习能力，最大功耗1.114W。

【神经形态色度通信环路】
机械手根据色度指令调节抓取角度（红/橙/绿对应60°/90°/120°），无人机完成360°旋转、左右摆动和降落动作。在3米距离内，色度编码策略的指令识别准确率比强度编码高37.5%，验证了在移动链路中的优势。

该研究开创性地将神经形态计算与光学无线通信相结合，AZO纳米纤维的耐辐射特性解决了空间电子器件的寿命瓶颈，仿生色度通信策略为极端环境下的机器人集群协作提供了新思路。系统整合了环境感知、事件驱动处理、自适应学习和色度编码通信等核心功能，不仅可补充传统射频通信的不足，更为发展类脑智能、神经机器人和人机交互界面提供了普适性技术框架。未来通过开发更耐极端环境的功能材料，有望进一步推动地外探测装备的智能化升级。