هيكل مستوحى من الطبيعة يثور في مجال المستشعات الذاتية التغذية

يمكن للمستشعات المرنة الذاتية التغذية أن تغير طريقة مراقبتنا للصحة وتفاعلنا مع الآلات. ومع ذلك، غالبًا ما تواجه كفاءتها عقبة رئيسية: عدم التوافق الميكانيكي بين الأنسجة البيولوجية والأجهزة الصلبة. عندما يتم وضع مستشعر على مفصل متحرك، يبدأ بالانفصال تدريجيًا، ويفقد الاتصال مع الجلد ويقلل من جودة الإشارة. لحل هذه المشكلة، استلهم الباحثون من خاصية نادرة موجودة في الطبيعة: التأثير الأوكسيتي.

بعض المواد، مثل أجنحة ذباب الأسد، تمتلك خاصية غير بديهية. بدلاً من أن تتقلص جانبيًا عند شدها، تتوسع. هذا السلوك، الذي يُسمى التأثير الأوكسيتي، يسمح لهذه الهياكل بالالتفاف بشكل أفضل حول الأسطح المنحنية والمقاومة للتشوهات. من خلال إعادة إنتاج هذه الهندسة على شكل هياكل فوقية سداسية، صمم العلماء نوعًا جديدًا من المستشعات قادرًا على التكيف تمامًا مع حركات الجسم البشري.

يستخدم هذا المستشعر المبتكر طبقتين من المواد تولدان الكهرباء بالاحتكاك. إحدى الطبقتين تتكون من كولاجين معدّل، والأخرى من فلوروإيثيلين-بروبيلين مصغّر الأنماط. عندما تلامس الطبقتان ثم تنفصلان، تولدان تيارًا كهربائيًا. بفضل الهيكل الأوكسيتي، يبقى المستشعر على اتصال وثيق مع الجلد، حتى أثناء الحركات المعقدة. وبالتالي، يحول الطاقة الميكانيكية إلى كهرباء بكفاءة تفوق ثلاثة أضعاف كفاءة المستشعات التقليدية، حيث تصل إلى 13.8٪ في التكوين الخطي.

لا يتوقف التقدم عند هذا الحد. عند دمجه مع نموذج ذكاء اصطناعي، يسمح هذا المستشعر بالتعرف على الأشياء أو الإيماءات بدقة تتجاوز 98٪. وهو يفتح الباب أمام تطبيقات متنوعة، مثل تتبع الحركات بدقة أو تطوير واجهات أكثر حدسية بين الإنسان والآلة. من خلال الجمع بين التكيف الميكانيكي والذكاء الاصطناعي، تعد هذه التكنولوجيا بجعل المستشعات القابلة للارتداء أكثر موثوقية وأداءً واستقلالًا في الطاقة.

Bases documentaires

Rapport de référence

DOI : https://doi.org/10.1007/s40820-026-02125-8

Titre : Bioinspired Auxetic Metastructures Enable Biomechanically Adaptive, Machine Learning-Enhanced Self-Powered Sensing with Ultrahigh Efficiency

Revue : Nano-Micro Letters

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Wei Wang; Xuechuan Wang; Linbin Li; Yi Zhou; Wenlong Zhang; Long Xing; Long Xie; Yitong Wang; Ouyang Yue; Xinhua Liu