研究背景

在安全领域,生物识别技术扮演着至关重要的角色。指纹、虹膜、人脸识别等技术不断发展,为人们提供了便捷的安全验证手段。然而,这些技术均需要用户的主动配合,在某些场景下会带来不便,例如在公共场合使用指纹识别可能存在卫生问题,对于佩戴口罩或进行剧烈运动的人来说,人脸识别也可能会失效。相比之下,湿度识别技术因其非侵入性、连续监测的特点,被视为生物识别领域的新兴技术之一。人体皮肤会不断蒸发水分,形成独特的微气候,反映着人体内部的生理状态。湿度传感器有望用于实时健康监测,实现疾病的早期预警和干预。例如,通过监测呼吸频率和潮气量等参数,可以早期发现呼吸道疾病;通过监测皮肤水分含量,可以评估皮肤健康状况等等。然而,现有的湿度传感系统存在诸多限制。传统系统采用独立传感器进行模拟数据采集,还需要模拟-数字转换器 (ADC)、数据存储和处理单元,导致复杂的硬件结构、较高的功耗以及有限的计算能力。此外,传统系统的串行数据处理方式会降低效率并增加功耗。

受生物感知系统启发,我们提出了一种新型的类脑感知湿度神经元器件。人体中的湿度感受器能够感受到环境湿度,并通过一系列复杂的信号传递最终将信息传递至大脑,指导机体的行为。我们希望模仿这一过程,研发出能够同时感知、记忆和处理湿度的智能器件。忆阻器是一种新型的电子器件,因其多比特存储、超快开关速度、低功耗和高集成密度等特点,被认为是实现类脑感知系统的理想硬件选择。通过材料工程学和动态控制,忆阻器可以同时监测、记忆和处理湿度信号。

基于此,香港理工大学韩素婷副教授,深圳大学吕子玉副研究员等尝试利用基于有机分子自组装策略实现忆阻性能综合提升,构建忆阻特性与湿度信号的关联,尝试构建湿敏阈值型忆阻器构筑湿度感知神经元,并应用于哮喘和阻塞性肺部疾病分类任务。该工作以“Development of Bio-Voltage Operated Humidity-Sensory Neurons Comprising Self-Assembled Peptide Memristors”为题发表在Advanced Materials上(DOI:10.1002/adma.202405145),深圳大学为第一完成单位,论文第一作者为深圳大学电子与信息工程学院吕子玉副研究员,深圳大学微纳光电子学研究院硕士生朱世睿为共同第一作者,香港理工大学韩素婷副教授为通讯作者。

研究思路及结果

本工作基于前期工作(“Self-assembling crystalline peptide microrod for neuromorphic function implementation”,Matter,2021,4, 1702)的延续性研究,聚焦忆阻器能效提升和湿敏感知功能探索,提出了一种新型的湿敏感知神经元,该神经元基于自组装的环酪氨酸二肽纳米线 (c-YY NW) 忆阻器。c-YY NW 是一种由两个酪氨酸组成的环二肽,具有独特的质子耦合离子扩散动力学特性和金属离子还原性。研究结果表明,该新型湿敏感知神经元不仅能够有效提升忆阻器能效,还具备出色的湿敏感知性能,为非侵入式健康监测和疾病检测提供了一种 高效可行的新方法。

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图1. a) 酪氨酸-酪氨酸肽纳米线 (c-YY NW) 的示意图,其 (2) 促进与湿度相关的 Ag+ 迁移过程,(3) 降低 Ag+ 还原的激活障碍,实现湿度模式并降低 Vset(设置电压)。b) 两个 Ag/c-YY NW/Ag 忆阻器 (标记为 cell 1 和 cell 2) 的器件图像。电极间距:2 μm,比例尺:50 μm。示意图展示了本研究提出的多因素肽基忆阻器的 (c) 高能效、(d) 湿度模式(在 Vread 电压下通过湿度扫描处理忆阻器,Vth@h/Vth@l 是高/低湿度范围下的阈值电压),以及 (e) 良好的均匀性。

超低压忆阻器:利用湿敏的环酪氨酸二肽(c-YY)和分子自组装策略,可以构建晶肽的一维纳米线材料。该材料利用酪氨酸的金属离子还原性,可以有效降低导电丝阴极处银离子还原势垒。此外,该纳米线材料可以促进水分子吸附/解吸,并形成清晰的质子化通路,从而精确调控质子耦合离子迁移。这些特性使得该材料能够实现超低场驱动的导电细丝生长。本研究中,研究人员成功制备了生物级电压驱动(50-100 mV)的忆阻器,如图2所示。

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图2. a) 具有 500 nm 电极间距的微缩 Ag/c-YY NW/Ag 器件的光学图像和原子力显微镜 (AFM) 图像。比例尺:60 和 2 微米。b) 微缩器件在 75% RH 下不同限流电流下的开关曲线。插图:开关曲线的放大图;开启斜率约为 2 mV/dec。c) 在 75% RH 下使用设置脉冲 (0.3 V/0.5 ms) 进行脉冲测量计算功耗。d) 本研究开发的微缩器件的导通/断开比和设置电压与一些代表性的单纳米线平面忆阻器的比较;相应数据见支持信息中的表格 S1

湿度编程探索及可调的弛豫时间:酪氨酸的亲水性赋予忆阻器独特的湿度编程特性和可调的弛豫时间。高湿度下,寡肽分子与银离子之间的作用力减弱,导致银离子迁移的活化能降低,进而使忆阻器阈值电压减小。此时,施加的电压(0.3 V)能够使忆阻器器件切换到高导电态。而低湿度下,0.3 V的电压不足以使器件切换状态,只能作为读电压使用。通过湿度场的回扫(相对湿度:30%-90%-30%),可以在恒定电压(0.3 V)的驱动下实现忆阻器电导态的可逆转变,从而实现湿度编程。研究表明,通过调节湿度场,可以实现三个量级以上的弛豫时间调控(图3),为忆阻器在湿敏可调神经元上的构筑提供了性能支撑。

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图3. a) 具有湿度控制功能的探针台和探针室的图像。通过注入 N2/湿化空气来调节相对湿度 (RH),精度约为 5% RH。b) Ag/c-YY NW/Ag 器件在 15-90% 不同 RH 下的 I-V 曲线 (顶部) 和 50 次循环的 Vset 分布 (在 60%、75% 和 90% RH 下)。两次后续循环之间使用较长的间隔 (10 秒) 以确保相似的静止状态。c) 在 60-90% (顶部) 和 15-45% (底部) RH 水平下 0.3 V 测量的 I-t 曲线。d) 恒定施加 0.3 V 读电压下的 Ag/c-YY NW/Ag 单元的湿度设置 (左面板,RH 从 30% 变化到 90%,用灰色矩形标记) 和湿度复位 (右面板,RH 从 90% 变化到 30%,用灰色区域标记)。e) 基本器件响应于 1.5 V 输入脉冲 (持续时间在 10-50 ms 内,75% RH,Vread = 0.05 V) 的弛豫特性。f) 基本器件响应于 (f) 60% RH 下的 1.5 V/50 ms 输入脉冲 (红色曲线) 和 75% RH 下的 1.5 V/50 ms 输入脉冲 (蓝色曲线) 和 (g) 90% RH 下的 50 ms 输入脉冲 (0.6、0.8、1.0、 1.2 和 1.5 V) 的弛豫特性。h) Ag/c-YY NW/Ag (左面板) 和 Ag/c-FF NW/Ag (右面板) 在不同湿度水平下的衰减时间。

原位的忆阻机理研究,如图4:

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图4. a) 处于电形成状态的 Ag/c-YY NW/Ag 器件的扫描电子显微镜 (SEM) 图像。比例尺:0.5 微米。b) 图 (a) 中矩形框标记区域的 Ag、C、O 和 Si 的 EDS 元素分布图。比例尺:200 纳米。c) 图 (a) 中 EDS 点 1-5 的 Ag 原子百分比含量。d, f) 施加不同输入电压时 Ag/c-YY NW/Ag 器件的 EFM 图像 (使用 B2902A 精密源/测量单元测量)。(d) 输入电压 = 0 V (HRS 高电阻态);(e) 输入电压 = 0.1 V (HRS);(f) 输入电压 = 0.3 V (底部面板:HRS;顶部面板:LRS 低电阻态;扫描方向从下到上)。g-i) 图 (d-f) 中 L1 (黑色)、L2 (红色) 和 L3 (蓝色) 沿线的 EFM 相位轮廓。j) 分子动力学模拟 c-YY 纳米线中 Ag+ 的迁移行为 (0、20 和 50 纳秒) 在 30% (顶部) 和 90% (底部) RH 下的模拟。施加电场强度:1.5 × 105 V/m。k) c-YY 纳米线中 Ag+ 在 30% (蓝色) 和 90% (红色) RH 下的平均位移平方 (MSD) 随时间的变化。施加电场强度:1.5 × 105 V/m。l) Ag+ 与 c-YY 纳米线在 30% (蓝色) 和 90% (红色) RH 下的结合能。

呼吸是维持生命的重要生理过程,其异常可能反映潜在的健康问题。心脏病、肺病、睡眠呼吸暂停和高热等疾病都会影响呼吸频率和深度。呼吸监测中的湿度感应技术为临床诊断和治疗提供了新的思路。

例如,哮喘患者的呼吸频率正常,但潮气量(每次呼吸吸入/呼出的气体量)异常增大,表明每次呼吸排出的水分比正常人多。相比之下,阻塞性肺病患者的潮气量正常,但呼吸频率异常增高,即比正常情况更频繁地呼出水分。因此,开发能够同时进行湿度感应和处理的硬件系统,有望实现对这些肺部疾病的有效诊断。本研究基于湿敏忆阻神经元和脉冲神经网络,探索了该系统在肺部疾病监测方面的应用。结果表明,该系统在诊断哮喘和阻塞性肺病方面具有 92.68% 的准确率。

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a) 示意图展示了健康个体 (顶部面板)、哮喘患者 (中间面板) 和限制性肺病患者 (底部面板) 的呼吸模式。b) 人工湿敏神经元示意图。基于 c-YY 纳米线的器件用作具有衰减记忆的湿度传感器。Vin = 0.5 V,R0 = 200 kΩ,RL = 10 kΩ,Cparallel = 3.3 μF。c) 正常人 (绿色)、哮喘患者 (红色) 和限制性肺病患者 (蓝色) 的呼吸模式组成部分 (呼吸频率和潮气量)。d) 人工湿敏神经元在不同湿度脉冲刺激下的响应。通过调节湿度脉冲的频率和脉冲-忆阻器距离,可以模拟正常人、哮喘患者和限制性肺病患者的湿度信号。e) 不同湿度脉冲刺激下的异步脉冲 ST1 和 ST2 结果。f) 用于肺病分类的三层人工神经网络示意图。放电频率和 Vout 从 (d) 中提取。g) 分类精度与训练周期之间的关系。经过 200 个训练周期后,系统显示出 92.86% 的测试准确率。h) 混淆矩阵显示分类结果。图中的颜色条表示预测类别的发生概率。

论文作者简介

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吕子玉,深圳大学电子与信息工程学院助理教授/特聘副研究员,硕士生导师,深圳市高层次人才。长期从事微电子领域新型电子学器件研制(忆阻器和晶体管闪存)和神经形态应用研究,在Chemical Review, Matter, Advanced Materials, Materials Today, Applied Physics Reviews等高水平期刊发表论文70余篇,被引用3700余次。主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金等7项。拥有国内授权专利7项。课题组长期与香港理工大学等机构联合招聘博士后及专职研究人员,税后年薪35以上(可提供三年期境外访学经历),欢迎联系:lvziyu@szu.edu.cn.

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韩素婷,香港理工大学应用生物与化学科技学系副教授,国家自然科学基金优秀青年基金、广东省自然科学基金杰出青年基金。入选斯坦福大学全球前2%科学家(2019-2023年)。2014年博士毕业于香港城市大学物理系,2014年至2016年任职香港城市大学超金刚石与先进薄膜研究中心(COSDAF)博士后研究员,2016 年加入深圳大学任副教授,2021年晋升教授(长聘),2022 年晋升特聘教授。2023年加入香港理工大学理学院任副教授(长聘)。申请人近十年来致力于新型存储器件及类脑计算芯片技术的研究,以第一作者及通讯作者身份在发表包括Science,Nature Communications, Advanced Materials,Nano Letters, ACS Nano,等在内的在SCI 论文120余篇,SCI 引用10,000 次,H因子52。

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来源:高分子科学前沿

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