Ионтронные нейроморфные устройства с самовосстановлением для надёжного взаимодействия человек–машина

Мягкая электроника, которая восстанавливается после повреждений

Представьте ремешок умных часов или искусственную конечность, чьи «нервы» продолжают работать даже после сгибания, царапин или пореза — а затем незаметно заживают. В этой работе представлен новый тип мягкого электронного устройства, способного не только ощущать и обрабатывать движения подобно простому мозгу, но и ремонтировать серьёзные механические повреждения, что делает будущие носимые устройства, протезы и роботов намного надёжнее в повседневной жизни.

Почему нынешние мягкие схемы всё ещё ломаются

Современные гаджеты всё чаще стремятся повторить гибкость тела, но используемая электроника часто оказывается просто тонкими, сгибаемыми версиями жёстких чипов. Их активные слои представляют собой сплошные плёнки: как только появляется глубокая трещина или прокол, электрические пути могут выйти из строя катастрофически. Даже передовые «самовосстанавливающиеся» полимеры решают проблему лишь частично. Повторные растяжения и ремонты могут тонко менять их химию, вызывая дрейф параметров — серьёзная проблема, если устройство действует как нерв или обучающаяся система. Авторы утверждают, что по-настоящему надёжная мягкая электроника должна сочетать продуманные материалы с не менее продуманной архитектурой.

Учимся у плана строения дождевого червя

Ключевое вдохновение — дождевой червь. Его тело состоит из повторяющихся сегментов, каждый из которых имеет собственный небольшой нервный центр. Если червь получает повреждение, оставшиеся сегменты продолжают функционировать, а повреждённые участки могут регенерировать. Перенеся эту идею в электронику, исследователи создали гибкую полосу, усыпанную множеством маленьких куполообразных модулей, каждый из которых действует как отдельный электронный «нейрон». Эти купола выполнены из ионно-насыщенного геля, который проводит сигналы с помощью заряженных частиц вместо стандартных металлических проводов, и они могут сцепляться вновь после разреза. Поскольку модули разделены, трещины физически останавливаются и не распространяются по всему устройству.

Миниатюрный гелевый купол, который ведёт себя как синапс

В основе каждого модуля — специально разработанный ионогель, мягкое твердое тело, содержащее сеть полимерных цепей и невыпаряющуюся ионную жидкость. Литиевые ионы перемещаются по этой сети под действием приложенного тока, создавая электрические отклики, напоминающие то, как биологические синапсы усиливаются или ослабевают при повторной активности. Ядро купола богато литиевыми ионами, тогда как его наружная оболочка содержит крошечные частицы оксида никеля, которые помогают удерживать и замедлять ионы. Такая конструкция «ядро–оболочка» даёт стабильные, настраиваемые импульсы сигнала, способные хранить «память» на протяжении многих секунд, поддерживать десятки различных уровней и плавно меняться по мере изменения паттерна входных импульсов. Важно, что когда купол разрезают пополам и дают ему зажить, сила его сигнала восстанавливается почти до исходного значения, а материал даже может вернуть форму после сильной деформации.

Создано, чтобы переживать порезы, изгибы и внешние условия

Поскольку устройство состоит из массива независимых куполов, оно ведёт себя скорее как коллекция стойких нервных окончаний, а не как хрупкая единая плёнка. Отдельные модули можно отсоединять и присоединять к новым подложкам — при этом они продолжают нормально работать. Чип с более чем сотней куполов показал однородное поведение и оставался стабильным даже при сильных изгибах. Химия ионогеля также устойчива к высыханию и деградации: спустя год в обычном воздухе отклик сигнала всё ещё составлял более 90% от первоначального значения. Такое сочетание сегментированной архитектуры, самовосстанавливающегося материала и памяти формы обеспечивает системе несколько уровней защиты от износа в реальных условиях.

Обучение мягкого «нерва» считыванию движений человека

Чтобы продемонстрировать возможности этих устройств, команда собрала простую систему распознавания движений. Небольшой датчик движения на руке человека измерял ускорение и повороты, затем преобразовывал эти сигналы в электрические импульсы, отправляемые в один из гелевых куполов. Отклик купола зависел от паттерна и истории импульсов, эффективно кодируя, как рука прошла по траектории. После обучения система могла различать несколько путей и последовательностей поворотов с точностью до 98%. Ещё более впечатляюще, когда купол разрезали пополам и затем позволяли ему восстановиться, точность распознавания упала лишь незначительно, оставшись около 96%. Декодированные инструкции о траектории затем беспроводным способом передавались змееобразному роботу, который успешно следовал указанным человеком маршрутам.

К направлению неуязвимых носимых устройств и роботов

Проще говоря, эта работа показывает, как создать гибкие «нервы» для машин, которые могут одновременно учиться на движениях и восстанавливаться после серьёзных повреждений. Подражая сегментированному и дублированному плану тела дождевого червя и сочетая его с самовосстанавливающимся ионным материалом, авторы создают нейроморфные устройства, которые продолжают работать в условиях, выводящих из строя обычные схемы. Такая технология в перспективе может привести к протезам, сохраняющим надёжность после аварий, мягким реабилитационным устройствам, выдерживающим ежедневное использование, и роботам, остающимся отзывчивыми даже в суровых и непредсказуемых условиях.

Цитирование: Li, Y., Chen, J., Tang, S. et al. Self-revival iontronic neuromorphic devices for robust human-machine interaction. npj Flex Electron 10, 59 (2026). https://doi.org/10.1038/s41528-026-00566-0

Ключевые слова: гибкие нейроморфные устройства, самовосстанавливающаяся электроника, ионогель, взаимодействие человека и робота, носимые датчики