《FlexMat》：Stretchable and energy-efficient neuromorphic devices based on ionic capacitance for robotic tactile recognition
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具有学习与记忆功能的神经形态器件（neuromorphic devices）对于实现类人机器人类人化的触觉感知与交互控制至关重要。然而，受材料和机制的限制，现有神经形态平台往往难以兼顾机械柔性与能效。研究人员报道了一种基于离子驱动的高度可拉伸电容式神经形态器件
具有学习与记忆功能的神经形态器件（neuromorphic devices）对于实现类人机器人类人化的触觉感知与交互控制至关重要。然而，受材料和机制的限制，现有神经形态平台往往难以兼顾机械柔性与能效。研究人员报道了一种基于离子驱动的高度可拉伸电容式神经形态器件，采用交联聚合物网络离子凝胶（ionic gel）作为功能层、液态金属（liquid metal）作为电极。该器件实现了每尖峰47飞焦耳（fJ）的超低能耗，并表现出优异的机械耐久性，在100%应变下经历10,000次拉伸循环后仍能维持稳定的突触后响应。研究进一步证明，在前馈系统中，阈值触发的机器人抓取能够实现依赖于输入历史的响应调制和依赖于训练状态的触觉判别。该工作为低功耗、柔性神经形态系统提供了一种新的设计范式，为类人机器人和可穿戴电子领域的潜在应用奠定了坚实基础。
一、研究背景与现存问题
随着类人机器人、智能假肢与可穿戴医疗设备的快速发展，能够以无缝、安全且长期方式与用户交互的智能电子系统需求日益增长。神经形态器件可模拟生物突触的结构和功能特征，实现学习与记忆能力，是该类智能系统的关键技术之一。这类器件可像人类一样对物体进行分类，模仿人脑的高效信息处理能力，在复杂交互场景中实现实时、准确的触觉感知与决策。然而，现有神经形态平台受限于电子调制驱动的材料与底层机制，往往难以兼顾机械柔性与低功耗运行的双重需求，限制了实际应用。已有制造可拉伸神经形态器件的策略主要包括两条路径。一是刚性岛/蛇形互连架构，将刚性突触单元集成到可拉伸基底上，虽通过结构工程实现宏观可拉伸性，但存在制备复杂、集成密度受限以及重复形变下界面分层等不足。二是采用本征可拉伸的有机或碳基材料，如聚(3,4-乙烯二氧噻吩):聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT:PSS）、碳纳米管和共轭聚合物，此类器件在重复机械形变下常出现突触性能退化，长期可靠性受限。
交联聚合物网络离子凝胶是一种以离子输运为主的软材料，由离子物种、聚合物网络和溶剂组成，能在约束溶剂与离子的同时实现连续离子迁移。得益于聚合物链的动态迁移性，离子凝胶具有优异的机械柔顺性，可承受大拉伸、压缩与弯曲形变，且其内部离子迁移可通过化学组成与界面性质调控，从而获得可调的双电层电容，用于突触模拟与低功耗运行。鉴于上述特性，研究人员提出利用可拉伸离子凝胶整合高机械鲁棒性与超低能耗，以解决现有神经形态器件的核心瓶颈。
二、研究内容的总体介绍
研究人员报道了一种具有高拉伸性和低功耗的离子驱动电容式神经形态器件，其以交联聚合物网络离子凝胶作为功能核心，与共晶镓铟（EGaIn）液态金属电极形成稳定电容结构，通过离子电容变化实现突触权重调制，同时实现优异的能效与机械耐久性。该器件的多端设计与传感器集成兼容性支持训练状态依赖的触觉调制与阈值触发的机器人驱动，为下一代人机交互技术提供了设计范式。
三、主要关键技术方法
该研究采用的主要技术方法包括：（1）一步共聚合法合成离子凝胶功能层，即以4-羟基丁基丙烯酸酯（HBA）和2-(2-乙氧基乙氧基)乙基丙烯酸酯（EOEOEA）为单体，在紫外光照射下与交联剂乙氧基化三羟甲基丙烷三丙烯酸酯（ETPTA）及光引发剂HCPK共聚制备；（2）超声雾化喷涂法制备EGaIn液态金属可拉伸电极，通过微米级掩模在聚二甲基硅氧烷（PDMS）基底上形成蛇形电极通道；（3）基于交流阻抗谱的电化学表征方法，结合等效电路拟合提取双电层电容参数；（4）将电容式神经形态器件与商用LDT0-028K聚偏氟乙烯（PVDF）压电薄膜传感器（灵敏度1.4–16 V·g?1，频率响应0.001 Hz–1000 MHz）集成，构建前馈触觉感知-驱动系统。所有电学特性采用Keithley 4200半导体参数分析仪和Lakeshore探针台在室温大气环境下表征。
四、研究结果
（一）器件设计与工作机理
研究人员首先合成了交联聚合物网络离子凝胶，该凝胶杨氏模量仅4.50 kPa，断裂伸长率达233%，循环拉伸后恢复率超过98%，归因于HBA中-OH基团形成的动态氢键增强链间相互作用。PDMS被选为衬底，EGaIn经超声喷涂形成可拉伸电极，离子凝胶膜经机械转移完成器件制备。交流阻抗测试表明，在EGaIn/离子凝胶/EGaIn测试单元中，双电层电容C
dl约为95.5 μF，换算面积电容为62.0 μF/cm2，处于双电层电容典型范围（10–100 μF/cm2），确认电极-凝胶界面形成稳定双电层。泄漏电流与循环伏安测试排除了显著法拉第过程。器件工作机制为：施加电流脉冲至输入（Input）端时，离子凝胶的电子绝缘性限制电子载流子积聚在电极-凝胶界面，驱动Li?和TFSI?离子向各自电极迁移，在两侧界面形成双电层，产生输出（Output）端与接地（GND）端间的电压响应。刺激停止后，交联网络阻碍离子回扩散，赋予器件内在记忆功能。
（二）突触可塑性与低能耗特性
电流-电压扫描显示器件具有电容充放电特征与离子滞回现象。50 nA、50 ms电流脉冲刺激产生401 mV瞬态电位，短时刺激后快速衰减，反映短时程可塑性（STP）。配对脉冲促进（PPF）与配对脉冲抑制（PPD）测试表明，突触可塑性程度依赖于脉冲间隔，PPF时间常数为1.5 s和31 s，PPD时间常数为0.04 s和1.09 s。增加刺激脉冲数量可实现从短时记忆（STM）向长时记忆（LTM）的转变，归因于Li?在电极界面的稳定积累。长时程增强（LTP）与长时程抑制（LTD）测试采用50个脉冲（LTP：+10 nA、40 ms；LTD：?8 nA、40 ms），线性拟合决定系数R2分别达到0.996和0.998，展示出优异的突触权重调制线性度。经过31次LTP-LTD循环后，最终电压仅比初始状态高0.4%。在1 nA、6 ms电流脉冲下，测得峰值电压约7.8 mV，据此保守估算每个刺激事件的能耗上限约47 fJ，显著优于传统非电容式器件。
（三）拉伸状态下的突触行为
器件在0%至100%拉伸应变下均可维持可靠的突触增强行为，峰值电压无明显变化。经过10,000次100%应变拉伸-恢复循环后，单脉冲刺激的电压变化仅为1.1%。弛豫曲线的单指数拟合结果显示，循环拉伸前后R2变化小于2‰，表明离子凝胶的高回复性和稳定界面双电层保障了器件优异的拉伸疲劳抵抗性。不同弯曲半径（15.0、12.5、10.0、7.5 mm）下的突触响应几乎不变，进一步证实器件的机械鲁棒性。与其他已报道的可拉伸神经形态器件相比，该器件在拉伸应变和循环寿命方面具有显著优势。
（四）多端调控与输入历史依赖
研究人员制备了平面双输入四端器件，包含两个刺激端（Input和Modulation）、一个输出端和一个公共接地端。在Input端施加连续电脉冲、Modulation端施加恒流时，突触后兴奋性电位（EPSP）与两端的电流强度均呈正相关，归因于多输入刺激下离子迁移速率增加。Modulation端的电流输入显著影响Input端的学习和遗忘行为：正向输入增强刺激后的记忆保持，负向输入加速遗忘。双端同时刺激可实现有效的信号整合（同时刺激产生1.19 V响应，约为单端响应的1.8–1.9倍）。兴奋性（正电流）和抑制性（负电流）组合编程可产生相应的突触整合行为。训练实验表明，经Modulation端施加50 nA正向脉冲训练后，原本无法达到0.5 V阈值的五个50 nA脉冲刺激可产生0.56 V突触后电位，实现阈值触发；经?30 nA反向训练后，突触后电位显著降低，实现状态重置。强脉冲（10 nA）刺激后，因离子弛豫缓慢且不完全，器件对后续弱脉冲（3 nA）的响应显著增强，展示出由保留离子极化状态介导的输入历史依赖调制。
（五）训练使能的触觉判别与机器人抓取
为验证前馈触觉感知-驱动系统，研究人员将神经形态器件与安装在机械手接触区域的柔性压电薄膜传感器集成。阈值电压设定为250 mV。未训练状态下，机械手分别接触光滑瓶与粗糙瓶8秒，产生35 mV与205 mV的突触后电位，均不足以触发抓取动作。经五个30 nA、60 ms连续电流脉冲训练后，接触光滑面仅产生96 mV响应，仍低于阈值；而接触粗糙面产生约327 mV响应，较训练前提高约60%，超过250 mV阈值，有效驱动机械手完成抓取动作。该演示验证了训练状态依赖的触觉识别能力，即纹理相关的传感器信号经器件训练的离子状态调制后，转换为阈值触发的抓取指令。
五、讨论总结与研究结论
讨论部分指出，交联聚合物网络离子凝胶凭借其动态氢键增强的力学韧性和连续的离子迁移通道，在承受反复大形变的同时维持稳定的双电层极化行为，从而兼顾了高可拉伸性与低功耗突触调制。多端设计结合离子弛豫介导的刺激累积效应，使器件具备输入历史依赖的响应调制和训练状态依赖的判别能力。与压电传感器和机器人执行器的集成验证了该器件在柔性神经形态系统中的兼容性，为其在软体机器人、假肢和人机交互中与可拉伸传感器共形集成提供了可行路径。
研究结论为：研究人员报道了一种以交联聚合物网络离子凝胶为功能层、EGaIn液态金属为电极的离子驱动电容式神经形态器件。该器件利用电极-凝胶界面双电层效应实现稳定突触功能，每次突触事件能耗仅47 fJ，突触权重调制线性度最高达0.998，且表现出优异的机械耐久性——在100%应变下经历10,000次拉伸循环后，突触后电位变化≤1.1%。此外，该器件展示出输入历史依赖的响应调制，并在与触觉传感器集成后，在前馈通路中实现训练状态依赖的触觉判别与阈值触发的抓取行为。该工作实现了神经形态器件中可拉伸性与低功耗的协同统一，为柔性神经形态系统提供了新设计思路与技术支撑，为其在类人机器人和可穿戴电子中的实际应用奠定了坚实基础。
