**标题**
一种用于高鲁棒性神经形态假体的离子电子学储层
**作者**
Mengjiao Pei, Tian Gao, Li Liu, Wenlong Li, Haotian Long, Yifei Luo, Zhaogang Teng, Hangyuan Cui, Xiang Li, Qinyong Dai, Kailu Shi, Lesheng Qiao, Baocheng Peng, Qianye Xing, Manhua Wen, Mengtao Han, Zhenhua Wan, Yun Li, Bin Xue, Yi Cao, Yi Shi, Qing Wan, Xiaodong Chen, Changjin Wan
**隶属**
南京大学电子科学与工程学院，固体微结构国家实验室
**关键词**
神经形态假体；水凝胶；离子电子学储层（HIRE）；自修复材料；闭环神经刺激；储备池计算（Reservoir Computing）
**网址**
https://doi.org/10.1038/s41563-026-02532-7
**摘要**
- 本文提出了一种基于水凝胶的离子电子学储层（Hydrogel-based Iontronic Reservoir, HIRE），用于实现高物理和功能鲁棒性的神经形态假体；
- HIRE利用纳米尺度的双电层（EDL）非线性动力学作为物理储层，能够高效预处理时间序列信号，并在物理损伤后无需训练即可快速恢复功能；
- 实验表明该系统在语音识别任务中达到95%的准确率，并能在0.02秒内完成断裂点重新连接后的功能恢复，显著优于生物系统的神经康复速度；
- 在大鼠模型中，HIRE实现了基于pH敏感动态的自适应闭环神经刺激控制，验证了其在神经康复和感觉运动功能重建中的潜力。
**方法**
- 构建三端平面型忆容器件结构，采用激光诱导石墨烯（LIG）为电极，自修复水凝胶（Self-Healing Hydrogel, SHH）作为介电层，其中SHH由聚乙烯亚胺（PEI）和聚丙烯酸（PAA）通过静电交联形成；
- 输入电压（VIN）施加于输入电极与地电极之间，在LIG-水凝胶界面引发双电层（EDL）充放电过程，输出电压（VOUT）从第三电极读取，形成非线性、具有衰减记忆特性的动态响应；
- 利用时间复用技术构建虚拟节点网络，将HIRE的动态输出作为储备池状态，通过一步线性回归训练输出权重矩阵（WOUT），实现无需反向传播的训练自由识别；
- 当设备发生断裂时，仅需将断面接触，依靠静电耦合迅速重建离子通路，实现毫秒级的功能恢复，而无需等待聚合物链扩散完成的结构自愈过程。
**结论:**
- 本工作开发的HIRE平台为下一代神经假体和生物混合智能系统提供了兼具高效率、强鲁棒性和良好生物相容性的解决方案；
- 创新点: 首次将水凝胶基离子电子学界面的动力学用于储备池计算，提出“功能恢复”与“结构自愈”解耦的新机制，实现训练免费且超快恢复的认知功能重建；
- 性能: 在九项基准任务（如语音、手势、心电图、COVID-19检测等）上均超过90%准确率，语音识别达95%，且在0.02秒内恢复功能，能量消耗低至1.64×10⁻⁵ nJ/μm²/脉冲；
“心 以 积 疑 而 起 悟 , 学 以 渐 博 而 相 通”
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