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科学家利用AI技术开发新型离子电路

“跨学科的研究让我们受益匪浅。在此之前，我也尝试过使用传统模型进行信号解耦，但这次工作让我深刻体会到人工智能在传感信号分析中的强大作用，这是未来的大势所趋。”中国人民大学的贺泳霖教授表示。

贺泳霖和他的团队近期开发了一种新型离子电路，采用了网格阵列与人工智能技术相结合的方式，实现了对平面热和压力的高精度感知。未来，通过进一步的迭代优化，这种电路有望应用于人体活动信息的识别。

贺泳霖认为，基于离子的电路将成为电子电路的重要补充，特别是在柔性可拉伸器件的开发方面，展现出广阔的应用前景。多年来，他的团队一直致力于开发基于离子载流子的功能导体材料。其中，开发图案化的离子电路是他们的重要研究方向之一。

此前，他们已经开发了一些基于凝胶材料的离子电路，但这些电路的制备工艺相对复杂，且容易受到环境湿度的影响。为了克服这些挑战，他们计划开发一种更耐磨损、更稳定的图案化离子电路，以适应高频率交互和摩擦的环境。

贺泳霖采用了一种类似于将墨水写在纸上的方法，而不是传统的表面修饰方法。他们设计了一种聚氨酯弹性膜作为基底，并选择了一种特定的离子液体作为“墨水”。通过精心设计，使这两种材料具有良好的相容性，并将离子液体渗透到聚氨酯膜中。随后，他们利用聚合反应将离子液体锁定在聚氨酯中，确保其具有良好的耐磨损性能。

在材料设计过程中，他们特别关注聚氨酯软段与离子液体的相容性。通过选择合适的聚丙二醇和离子液体，他们成功地将功能性交联剂和双键引入到材料中。然而，在合成过程中遇到了一些挑战，因为接上双键后的离子液体变得粘稠，渗透速度较慢。为此，他们引入了一种促渗剂，最终实现了离子液体的渗透和固化。

在制备离子电路的过程中，他们尝试了多种图案化方法，包括盖章、直接书写和喷墨打印，并在聚氨酯基底上成功形成了离子电路。随后，他们进行了多项测试，包括耐磨性、防水性和电导率测试，以确保电路的性能。

为了使离子电路智能化，他们将人工智能模型与离子网络结合，开发出一种多信号识别系统，能够识别温度、压力和按压形状的变化。通过一系列实验，他们验证了这种离子电路在高强度和高湿度条件下依然保持稳定性能。

在整个研究过程中，如何从复杂的信号中准确识别和解耦温度、压力和形状变化的影响，是他们面临的主要难题之一。为此，他们引入了机器学习技术，专门成立了人工智能化学学习小组，积累了神经网络开发的基础，并不断优化模型。

此外，信号的测试和收集也是一个挑战。他们设计了精确的实验设备，并在不同温度、压力和形变条件下进行测试，确保数据的准确性和可靠性。经过三周的努力，相关论文最终发表在《先进功能材料》期刊上。

贺泳霖表示，离子电路的核心优势在于其柔性与拉伸性。通过增加耐摩擦性和防水特性，可以显著提升产品的稳定性。未来，他们希望开发出一种标准化技术，以作为离子电路的基础性和通用性技术。

此次研究成果展示了离子电路在多个领域的巨大潜力，特别是人机交互领域。贺泳霖相信，基于离子的电路在未来会有更多创新和应用。