用于近传感器触觉计算、滑动识别与自适应交互的钙钛矿-电解质双离子电子突触

《Device》：A perovskite-electrolyte dual-iontronic synapse for near-sensor tactile computing, sliding recognition, and adaptive interaction

　　

宏观图景

智能触觉感知是可穿戴电子设备、人形机器人和沉浸式人机界面发展的基石。传统触觉系统采用传感与计算分离的架构，存在功耗高、信号延迟大、自适应能力有限等问题，制约了其在动态非结构化环境中的部署应用。离子电子神经形态器件因其低能耗和固有的离子-电子耦合动力学特性，成为一项前景广阔的仿生候选方案；然而，突触动力学所需的快速离子迁移与可靠的多级权重更新之间的固有矛盾制约了其在系统层面的性能表现。本工作提出了一种钙钛矿-电解质双离子电子突触器件，通过界面离子捕获机制解决了上述矛盾。所构建的离子电子传入神经实现了近传感端触觉计算、高精度滑动模式识别以及自适应闭环感觉运动反射。该策略为实现先进的仿生神经形态系统和下一代智能机器人感知提供了一条切实可行的途径。

亮点

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具有可编程多级电导态的双离子电子突触

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统一的离子电子材料体系，实现无失真传感与计算

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通过硬件实现的脉冲计算网络实现100%滑动模式识别准确率

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具备仿生伤害感知和自适应交互能力的感觉运动反射

摘要

基于离子迁移的突触器件开发面临一个关键挑战：实现基本突触动力学所必需的快速离子迁移与可靠多级权重更新之间的权衡矛盾。针对这一问题，我们提出了一种钙钛矿-电解质双离子电子突触器件，通过利用MAPbI₃层内的离子捕获效应，实现了更多可编程的电导态。该设计使离子电子突触器件具备超越传统单组分器件的更多可编程突触权重变化能力。将该突触集成至离子电子传入神经（IAN）中，可实现近传感端触觉计算，并通过脉冲计算网络在滑动模式识别中达到100%的准确率。此外，该系统模拟了从轻柔触感到伤害性感受的行为转变，实现了仿生智能感知。与机械手连接后，该系统建立了闭环感觉运动反射，在有限的感觉谱系下展现了自适应交互能力。本工作为开发多功能离子电子神经形态器件和先进仿生自适应系统提供了切实可行的策略。

图形摘要