Создан гибкий материал для датчиков и умной одежды
Ученые из Национального исследовательского центра "Курчатовский институт" и Московского физико-технического института (МФТИ) разработали новый материал для носимых датчиков и умной одежды, который сохраняет работоспособность даже при значительном сгибании. Об этом сообщила пресс-служба Курчатовского института. Об этом пишет ТАСС.
Специалисты создали гибкие мемристоры на основе композита, состоящего из полимера с добавлением наночастиц оксида молибдена. Такой состав обеспечивает более стабильную работу мемристоров и их устойчивость к сильным изгибам. Данная разработка может быть использована в автономной носимой электронике, включая умную одежду, фитнес-браслеты и медицинские датчики.
Мемристоры представляют собой элементы, которые одновременно хранят и обрабатывают информацию благодаря изменению их электрического сопротивления под действием напряжения, которое сохраняется после его снятия. Это свойство можно сравнить с пластичностью мозга: "вес" синапса изменяется в зависимости от частоты прохождения сигналов. Мемристоры могут стать основой для искусственных нейронных сетей, работающих в носимых устройствах.
Хотя гибкие мемристоры обычно изготавливаются из полимеров, они подвержены воздействию влаги и окружающей среды, что приводит к их деградации. В данной работе использована гибкая подложка из полиэтиленнафталата, а активный слой создан из парилена с добавлением наночастиц оксида молибдена, что повышает стабильность материала.
Парилен был выбран не случайно: этот прозрачный и гибкий полимер подходит для медицинских применений и используется для защиты имплантатов и электроники от влаги. Однако у материала есть слабое место - он может непредсказуемо переключаться между состояниями. Добавление полупроводниковых наночастиц помогло решить эту проблему, улучшив характеристики мемристоров за счет формирования более стабильных проводящих "каналов".
Эксперименты показали, что устройства на основе нового материала работают стабильнее аналогов, выдерживая более 1000 циклов переключения и сохраняя работоспособность даже при сильном сгибании (включая изгибы с радиусом до 5 мм). Через полгода после испытаний характеристики мемристоров остались неизменными, деградации не наблюдалось. Компьютерное моделирование показало, что нейронная сеть на основе созданных мемристоров может распознавать физическую активность человека с точностью около 90%.
Эти элементы можно разместить на руке или одежде, и они будут обрабатывать сигналы с меньшими энергозатратами по сравнению с обычными гаджетами. Носимые датчики на их основе будут работать автономно и долго. Разработка может найти применение в медицинских системах мониторинга здоровья, нейропротезировании, а также в будущем - в машинном зрении, робототехнике и обработке больших данных. Результаты работы, поддержанной Российским научным фондом, опубликованы в журнале Journal of Alloys and Compounds.
