港科大重磅Nature子刊：液态金属，模拟捕蝇草！

第一作者：Yuanyuan Yang

通讯作者：申亚京

通讯单位：香港科技大学

论文速览

捕蝇草等植物拥有独特的能力，能够智能响应各种外部刺激，确保成功捕获猎物。它们没有神经系统的结构为探索自然智能和构建仅由材料构成的智能系统提供了宝贵的洞见，但目前相关知识有限，实现此类概念的工程化仍然是一个重大挑战。

借鉴捕蝇草因离子扩散而产生的动作电位，研究者提出了信号积累/衰减模型，并相应地提出了一个基于液态金属的逻辑模块（LLM），该模块基于液态金属在氢氧化钠缓冲溶液中的形状变化运行。

该模块本身在不涉及任何其他电子组件的情况下展现出记忆和计数属性，智能响应各种刺激序列，并再现捕蝇草的最逻辑功能。我们还展示了并预测了其作为基于移动窗口积分的高通滤波器、神经网络中的人工突触以及其他相关应用的潜力。这项研究为理解自然中固有的智能及其通过物理结构实现提供了新的视角，有望激发广泛工程领域中逻辑设备的发展。

图文导读

图1：展示了捕蝇草如何通过感应毛接收机械刺激产生电信号，导致细胞质中钙离子浓度增加，以及液态金属基逻辑模块（LLM）的灵感来源和设计。

图2：详细描述了基于捕蝇草信号积累/衰减（SAA）模型的LLM设计，包括液态金属在通道中的形状变形机制和时间依赖性。

图3：展示了液态金属丝的形状变形机制，包括电化学效应引起的表面张力变化，以及液态金属丝长度变化与施加的门电压之间的关系。

图4：揭示了LLM的记忆和计数属性，展示了液态金属丝在短时间刺激下的形状变化和记忆阶段。

图5：展示了LLM控制的人工捕蝇草系统，以及LLM在模拟生物信号动作电位、作为高通滤波器和神经网络突触方面的潜在应用。

总结展望

本研究提出了一种受捕蝇草启发的液态金属基逻辑模块（LLM），该模块能够模拟捕蝇草的智能捕食逻辑。

LLM利用液态金属丝的形状可变性，通过电场操控展现出记忆能力。通过电化学效应，可以根据电压触发器及其先前形状控制液态金属丝的长度。尽管当前LLM设备存在一些限制，如较大的触发持续时间和较大的物理尺寸，但通过进一步研究，这些挑战可以得到解决。

潜在的解决方案包括使用微加工制造方法减小设备尺寸、改变液态金属的电特性的化学改性、优化通道表面以降低液体流动阻力、调整电极距离和液态金属的表面张力，甚至探索具有自恢复属性的替代材料。尽管展示的设备与实际产品之间仍有差距，但捕蝇草启发的逻辑模块的概念框架将激发智能组件设计的创意，并为逻辑设备的发展铺平道路。

文献信息

标题：A liquid metal-based module emulating the intelligent preying logic of flytrap

期刊：Nature Communications

原创文章，作者：计算搬砖工程师，如若转载，请注明来源华算科技，注明出处：https://www.v-suan.com/index.php/2024/04/23/bf9b61984a/

港科大重磅Nature子刊：液态金属，模拟捕蝇草！

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