研究人员为下一代生命启发材料铺平道路

一种新的受活体系统启发的材料，其电气行为会根据之前的经验而改变。由阿尔托大学的研究人员开发，该材料已经有效地实现了基本形式的适应性记忆。 

此类适应性材料可能在下一代医疗和环境传感器、软机器人和主动表面的开发中发挥关键作用。

活体系统中的响应材料

响应材料可以在广泛的应用中找到，例如在阳光下变暗的眼镜。然而，现有的材料总是以相同的方式反应，它们对变化的反应独立于其历史。这意味着它们不会根据过去的经验进行适应。

另一方面，活体系统会根据之前的条件适应其行为。

Bo Peng 是阿尔托大学的学术研究员，也是该研究的资深作者之一。

“材料科学中的一个重大挑战是开发真正的智能材料，受活体启发，” Peng 说。“我们希望开发一种能够根据其历史调整其行为的材料。”

实现材料的适应性记忆

该团队首先合成了微米级的磁性珠，然后用磁场刺激它们。当磁铁打开时，珠子会堆积成柱状，磁场的强度会影响柱子的形状。这些形状会影响柱子的电导率。

“通过这种系统，我们将磁场刺激和电响应耦合起来。有趣的是，我们发现电导率取决于我们是否快速或缓慢地改变磁场，” Peng 解释说。“这意味着电响应取决于磁场的历史。如果磁场增加或减少，电响应也会不同。响应显示出双稳性，这是记忆的基本形式。材料的行为就像它对磁场有记忆一样。”

该系统的记忆使其能够像原始学习一样表现。在活体的学习过程中，动物中连接神经元的基本元素是连接之间的响应变化，称为突触，根据它们被刺激的频率，神经元中的突触会变得更难或更容易激活。这种变化称为短期突触可塑性，并且使得一对神经元之间的连接根据其历史变得更强或更弱。

研究人员团队用磁珠实现了类似的系统，但机制不同。当珠子暴露在快速脉动的磁场中时，材料可以更好地导电。但如果它们暴露在较慢的脉动中，它们的导电性较差。

Olli Ikkala 是阿尔托大学的杰出教授。

“我们的材料功能有点像突触，” Ikkala 说。“我们所展示的为下一代生命启发材料铺平了道路，这些材料将借鉴适应、记忆和学习的生物过程。”

“在未来，可能会有更多的材料受到类似生命特性的算法启发，尽管它们不会涉及生物系统的全部复杂性。这些材料将成为下一代软机器人和用于医疗和环境监测的关键材料，” Ikkala 总结说。