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太原理工張虎林教授 Small：熱電水凝膠用于機器學習輔助的自供電可穿戴材料識別

2024-11-04 來源：高分子科技

觸覺是人類探索世界的重要方式之一，當人類觸摸不同的材料時，往往可以通過感知溫度來大致推斷材料的類型。隨著信息時代的到來，人們的生活水平隨著先進電子技術的發展而不斷提高。微型納米制造技術的不斷精進，也使得人們對電子皮膚等觸覺傳感器的期望持續攀升。然而，一些傳統的觸覺傳感器存在依賴外部電源支持而缺乏便攜性、不可或缺的接觸變形或界面位移而缺乏足夠的適用性以及制造復雜等問題，這些缺陷使得它們難以滿足智能信息時代對觸覺傳感器的高標準要求，進而在一定程度上限制了它們在人工觸覺感知領域的應用潛力。

圖1. 基于 TG-DNH 的自供電材料識別示意圖

近期，太原理工大學集成電路學院張虎林教授團隊提出了一種基于熱電雙網絡水凝膠的自供電材料識別技術，通過與不同材料接觸時產生的界面熱傳遞相關的電壓信號，在沒有外部電源連接的情況下主動推斷材料的類型（圖1）。文中所提到的熱電雙網絡水凝膠（TG-DNH）以丙烯酰胺（AAm）為基質、明膠為增強劑、[Fe(CN)₆]^3-/4-為氧化還原對。此外，TG-DNH中的硅酸鎂鋰（LMS）擴大了其內部孔徑，胍離子（Gdm⁺）擴大了氧化還原反應的熵差從而顯著提高了其熱功率（4.01 mV K^-1），Li⁺和Br^-通過調節水凝膠中水的飽和蒸汽壓，減緩了水的流失速度，延長了水凝膠的有效工作時間。在出色的機械性能（圖2）和熱電性能（圖3）的支持下，他們開發了一種基于TG-DNH的溫度觸發熱電響應的自供電材料識別指環（MIR），并結合機器學習，通過分析與不同材料接觸時產生的界面熱傳遞相關的電壓信號，完成了對七種材料的識別，準確率高達97.2%（圖4）。這項研究可以進一步與人機交互相結合，并在未來擴展到與觸覺相關的人工智能領域。該工作以“Self-Powered Machine-Learning-Assisted Material Identification Enabled by a Thermogalvanic Dual-Network Hydrogel with a High Thermopower”為題發表在《Small》（IF=13.3）。太原理工大學碩士生李運升為第一作者，通訊作者為太原理工大學張虎林教授。該研究得到了國家自然科學基金、山西省科技合作與交流專項和山西省研究生科技創新項目的支持。

圖2. TG-DNH的機械性能研究

圖3. TG-DNH的熱電性能。

圖4. 機器學習輔助的材料識別及MIR的演示。

該成果是張虎林教授團隊關于凝膠熱電器件研究的最新進展之一，這項工作構想了機器學習輔助的熱電凝膠在信息安全和人機交互中的廣闊前景。自2021年以來，張虎林教授團隊制備了一系列基于不同聚合物網絡和氧化還原對的熱電凝膠可穿戴器件，并致力于開拓凝膠器件在人體健康監測和信息交互領域的應用場景，取得了一系列重要研究成果，具體詳見：https://oec.tyut.edu.cn/info/1983/9267.htm

作者簡介：張虎林，太原理工大學教授、博士生導師、學術委員會委員，山西省青年拔尖人才、三晉英才拔尖骨干人才，山西省青年科技工作者協會理事、中國青年科技工作者協會理事、四川省杰出青年基金獲得者。2012-2014年赴美國佐治亞理工學院聯合培養，2014年博士畢業于重慶大學并被電子科技大學直聘為副教授。2017年在香港理工大學訪學1年，并于年底受聘為太原理工大學教授。研究方向為自供電可穿戴電子，已在Adv. Mater.、Nano Lett.、ACS Nano、Adv. Funct. Mater.、Nano Energy等國際一流學術刊物上發表SCI論文120余篇，其中第一/通訊作者73篇，論文被引用8500余次，h因子為44，所做的工作曾被CNN、BBC、NanoWerk、科學網、科技日報、中國科學報、太原日報等報道，研究成果獲評2023年MINE優秀青年科學家、JMCC Emerging Investigators-2022、2020年山西省科技功勛、2019年山西省自然科學二等獎（排名第1）。主持國家自然科學基金（青年項目、面上項目）、山西省自然科學基金、山西省科技合作與交流專項、國家重點研發計劃子課題等。

原文鏈接：https://doi.org/10.1002/smll.202405911

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（責任編輯：xu）

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