通过分子微结构设计实现机械耐久的本质可拉伸神经形态器件

《Small》：Mechanically Durable Intrinsically Stretchable Neuromorphic Devices via Molecular Microstructure Design

　　

本质可拉伸神经形态器件（ISNDs）已被广泛研究用于智能可穿戴设备上计算。然而，软化聚合物共轭基团以赋予拉伸性的传统材料设计策略表现出有限的机械耐久性，通常在50%应变下循环10³次后出现严重的电学性能退化。在此，研究人员提出了一种高耐久性ISND，通过分子级控制半导体聚合物的链堆叠，可在50%应变下维持稳定电学性能高达10⁵次循环。这是通过将微结构控制基团（MCM）引入聚合物主链实现的，该基团将链堆积从束状结构调节为网状结构。由此产生的网状形态形成了坚固且长程的渗流网络，在机械变形下保护了电荷传输通路和结构完整性。利用这种材料，研究人员制备的ISND表现出高达150%的器件级拉伸性以及卓越的循环稳定性，在50%应变下经10⁵次循环后输出电流变化小于15%。此外，研究人员利用储层计算展示了可靠的设备上人工智能，即使在50%应变下经历10⁵次机械循环后，分类准确率仍保持一致。这项工作提供了一种分子设计策略来调控半导体薄膜形态，为未来可穿戴和生物医学系统在可拉伸神经形态电子学中实现机械可靠性。

**论文解读：通过分子微结构设计实现机械耐久的本质可拉伸神经形态器件**

**研究背景与问题**
可穿戴神经形态器件是实现下一代体感人工智能的核心，其要求在人体运动导致的反复拉伸、弯曲等机械变形下保持可靠运行。现有本质可拉伸神经形态器件（ISNDs）的研发主要依赖软化聚合物共轭基团来提升拉伸性，但此类策略面临机械耐久性不足的瓶颈：传统材料在50%应变下仅能承受约10³次循环，且伴随严重的电学性能退化（输出电流损失约47%），远低于工业应用所需的约10⁵次折叠耐久性阈值（如商用折叠屏设备要求）。因此，开发能同时实现高拉伸性和高机械耐久性的新型可拉伸半导体聚合物（SP）是领域内的关键挑战。该研究发表于《Small》。

**研究内容与结论**
研究人员提出一种分子设计策略，通过保留刚性共轭主链的电子结构稳定性，同时引入微结构控制基团（MCM）来重构聚合物链堆积方式，从而赋予机械顺应性。通过系统优化共轭基团（X）与MCM片段（Y）的比例（X:Y=10:0、9:1、8:2、7:3），聚合物形态从束状紧密堆积演变为网状渗流网络。最优组成（8:2）的ISNDs在50%应变下可承受10⁵次循环，输出电流变化小于15%，对应约1.36年每日200次循环的日常使用；同时实现高达150%的器件级拉伸性。基于该材料的储层计算系统在50%应变及10⁵次机械循环后，手写数字和口语数字识别准确率分别稳定在88.96%和90.05%，验证了器件在动态机械环境下的计算可靠性。该工作建立了通过分子微结构设计同时提升本质拉伸性和机械耐久性的新范式。

**关键技术方法**
研究人员采用以下关键技术：（1）合成含MCM（噻吩-烷基-噻吩单元）的聚[2,5-双(3-十四烷基噻吩-2-基)噻吩并[3,2-b]噻吩]（PBTTT）衍生物，通过改变X:Y比例调控微观结构；（2）利用原子力显微镜（AFM）、紫外-可见吸收光谱、掠入射广角X射线散射（GIWAXS）、拉曼光谱表征薄膜形态和分子堆积；（3）基于热塑性聚氨酯（TPU）基底和碳纳米管（CNT）电极制备电解质门控晶体管，并采用固态电解质（含[EMIM][TFSI]的离子凝胶）实现ISND；（4）通过储层计算框架评估手写数字（MNIST数据集）和口语数字（FSDD数据集）分类性能。

**研究结果**

**2. 控制聚合物微结构与机械拉伸性**
通过AFM发现，随MCM含量增加，聚合物薄膜从束状纤维结构（10:0）过渡到均质网状无序结构（7:3），表面粗糙度从2.399 nm降至0.359 nm。UV-vis吸收光谱显示主π-π*跃迁峰蓝移，表明有效共轭长度减小。GIWAXS证实层状和π-π堆积距离逐渐增大（如π-π间距从4.306 ?增至4.473 ?），结晶相干长度（Lc）降低，说明MCM打断了紧密堆积。光学显微镜拉伸测试表明，裂纹起始应变从70%（10:0）提升至400%（7:3），网状形态有效分散机械应力。

**3. MCM调控的电学与突触特性**
电解质门控晶体管的转移曲线显示，随MCM增加，开态电流（I_DS,ON）降低，阈值电压负移，但滞后特性保持。突触可塑性评估中，100次脉冲后的尖峰指数从350（10:0）降至71.6（7:3），衰减时间常数τ₃减小，表明更快去掺杂。但8:2和7:3器件在50%应变下10³次循环后，I_DS,ON反而增加，归因于网状形态促进链沿沟道方向重排，形成更稳定的渗流路径。8:2组分在电学性能和机械耐久性间达到最优平衡。

**4. ISND在重复变形下的机械耐久性与设备上储层计算性能**
ISND（8:2基）在50%应变下电流变化仅为2.8%（平行方向），且承受150%拉伸后仍保持功能。在50%应变下10⁵次循环后，峰值电流变化小于15%，且不同4-bit尖峰序列的输出电流变化小于16%。储层计算中，手写数字识别准确率在未拉伸、50%应变和105次循环后分别为88.94%、88.98%和88.96%；口语数字识别准确率分别为90.33%、89.67%和90.05%，均无显著差异。相比之下，不含MCM的0%器件在50%应变后尖峰调制消失，无法实现突触功能。

**总结与结论**
本研究通过分子工程在保留刚性共轭主链的同时引入MCM，实现了聚合物从束状到网状堆积的转变，从而在ISND中获得器件级150%拉伸性和50%应变下10⁵次循环的卓越耐久性（输出电流变化<15%）。该耐久性相当于每日200次循环下连续运行约1.36年。储层计算模拟显示，在50%应变和105次机械循环后，手写和口语数字识别准确率分别保持88.96%和90.05%，几乎无变化。研究结论指出：这项工作提供了稳健的分子设计策略，推动了ISND在体载计算平台（如健康监测和人机交互电子）中的实际应用。