神经形态假体不仅需要构建类神经的结构与功能，还需具备在动态生理环境中抵御不可预测故障的鲁棒性。尽管自修复电子器件已被证实能恢复类突触功能，但其在高阶认知功能中的应用仍受局限。
对此，本文提出了一种水凝胶基离子电子储层（HIRE），该储层利用非线性界面动力学，为神经形态假体实现了高鲁棒性、适应性和闭环神经刺激调控。由于离子动力学被限制在纳米尺度的离子电子界面，这种水凝胶基离子电子储层本身具备抗机械损伤的特性，且在受损后无需重新训练即可实现功能恢复，性能优于以往基于体相动力学的物理储层。该器件采用三端平面忆容器结构制备，以物理交联聚乙烯亚胺（PEI）和聚丙烯酸（PAA；交联型，PAA/PEI）形成的自修复水凝胶（SHH）作为介电层，以激光诱导石墨烯（LIG）作为电极。
该三端器件依靠石墨烯 - 水凝胶界面的双电层充放电实现电学响应，电极间阻抗的不对称性成为其忆容特性的基础，器件呈现出逆时针磁滞回线且阵列器件的磁滞特性一致性良好；同时器件具备典型的突触短时可塑性，其可塑性可通过调控脉冲振幅、宽度实现灵活调节，还能呈现出随脉冲间隔变化的配对脉冲易化行为，对四位二进制脉冲序列可实现 16 种不同输出状态的有效编码；经 t-SNE 统计分析验证，该器件能将输入信号转化为高维度、线性可分的表征形式，具备优异的时间编码和非线性映射能力，为其实现储层计算的信号预处理功能奠定了关键的电学性能基础。
基于 HIRE 构建的储层计算网络可通过时间复用形成递归连接，结合特征提取、掩码处理完成信号预处理，其离子迁移产生的短时记忆可通过双相指数模型精准描述，器件实测输出电压与模型仿真结果高度契合；该网络在麦基 - 格拉斯时间序列预测中实现了约 0.137 的均方根误差，展现出优异的时序信号预测能力；同时在语音数字识别、手势识别、心电图诊断等九项不同类型的基准任务中，均实现了 90% 以上的计算准确率，其中基于三维掩码方法的心电图诊断准确率更是达到 98.31%，充分验证了 HIRE 基储层计算网络在多模态时序信号处理中具备高效、高精度的特征提取与分类能力。
HIRE 基储层计算网络具备远超生物系统和现有神经形态器件的智能功能快速恢复能力与强容错性，其在切割后重新贴合的 0.02 秒内即可实现电信号的完全精准恢复，且在受压、拉伸等六种物理状态下，完成奇偶校验、短时记忆、异或运算等任务的记忆容量无显著统计学差异，保持稳定的时间信息处理能力；该系统在未重新训练输出权重的情况下，断裂重贴后语音识别准确率即刻达 95%，结构完全愈合后仍维持 90% 的初始水平，其神经形态功能恢复速度较生物机体和传统自修复神经形态器件提升了数个数量级，实现了从单纯的突触功能恢复到智能任务级别的功能复原，更接近生物的智能恢复水平。
将 HIRE 器件植入大鼠腿部肌肉附近，可通过处理语音指令生成电刺激信号调控坐骨神经，实现大鼠腿部不同角度的运动控制；该器件凭借 pH 敏感的离子动力学特性，能对 7.4、7.2、7.0 三种不同 pH 环境实现 92.86% 的高准确率分类，可精准监测肌肉疲劳引发的 pH 变化；对比开环与闭环控制实验发现，开环控制会导致肌肉 pH 持续下降引发酸中毒，而闭环控制系统能根据肌肉实时 pH 状态动态调整刺激振幅，实现运动强度的自适应调控，使肌肉 pH 得到有效恢复，且不同刺激指令下的大鼠腿部运动角度呈现出显著的梯度差异，符合调控预期；同时该器件具备良好的生物相容性。
论文题目：An iontronic reservoir for highly robust neuromorphic prosthesis, Nature Materials (2026).
论文链接：https://doi.org/10.1038/s41563-026-02532-7
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