Структура, вдохновленная природой, революционизирует самопитающиеся датчики

Гибкие самопитающиеся датчики могут коренным образом изменить способ мониторинга здоровья и взаимодействия с машинами. Однако их эффективность часто сталкивается с серьезным препятствием: механическим несоответствием между биологическими тканями и жесткими устройствами. Когда датчик размещается на движущемся суставе, он постепенно отслаивается, теряя контакт с кожей и снижая качество сигнала. Чтобы решить эту проблему, исследователи вдохновились редким природным явлением: ауксетическим эффектом.

Некоторые материалы, такие как крылья златоглазок, обладают контринтуитивным свойством. Вместо того чтобы сужаться при растяжении, они расширяются. Это поведение, называемое ауксетическим эффектом, позволяет таким структурам лучше прилегать к изогнутым поверхностям и сопротивляться деформациям. Воссоздав эту архитектуру в виде гексагональных метаструктур, ученые разработали новый тип датчика, способного идеально адаптироваться к движениям человеческого тела.

Этот инновационный датчик использует два слоя материалов, генерирующих электричество за счет трения. Один слой состоит из модифицированного коллагена, другой — из микропаттернированного фторэтиленпропилена. При соприкосновении и последующем разделении они вырабатывают электрический ток. Благодаря ауксетической структуре датчик остается в тесном контакте с кожей даже при сложных движениях. Таким образом, он преобразует механическую энергию в электричество с эффективностью в три раза выше, чем у классических датчиков, достигая до 13,8 % эффективности в линейной конфигурации.

Но на этом достижения не заканчиваются. В сочетании с моделью искусственного интеллекта этот датчик позволяет распознавать объекты или жесты с точностью более 98 %. Он открывает путь к различным применениям, таким как точное отслеживание движений или разработка более интуитивных интерфейсов взаимодействия человека с машиной. Сочетая механическую адаптивность и искусственный интеллект, эта технология обещает сделать носимые датчики более надежными, эффективными и энергетически автономными.

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