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第一作者：Yuanyuan Yang

通訊作者：申亞京

通訊單位：香港科技大學

論文速覽

捕蠅草等植物擁有獨特的能力，能夠智能響應各種外部刺激，確保成功捕獲獵物。它們沒有神經系統的結構為探索自然智能和構建僅由材料構成的智能系統提供了寶貴的洞見，但目前相關知識有限，實現此類概念的工程化仍然是一個重大挑戰。

借鑒捕蠅草因離子擴散而產生的動作電位，研究者提出了信號積累/衰減模型，并相應地提出了一個基于液態金屬的邏輯模塊（LLM），該模塊基于液態金屬在氫氧化鈉緩沖溶液中的形狀變化運行。

該模塊本身在不涉及任何其他電子組件的情況下展現出記憶和計數屬性，智能響應各種刺激序列，并再現捕蠅草的最邏輯功能。我們還展示了并預測了其作為基于移動窗口積分的高通濾波器、神經網絡中的人工突觸以及其他相關應用的潛力。這項研究為理解自然中固有的智能及其通過物理結構實現提供了新的視角，有望激發廣泛工程領域中邏輯設備的發展。

圖文導讀

圖1：展示了捕蠅草如何通過感應毛接收機械刺激產生電信號，導致細胞質中鈣離子濃度增加，以及液態金屬基邏輯模塊（LLM）的靈感來源和設計。

圖2：詳細描述了基于捕蠅草信號積累/衰減（SAA）模型的LLM設計，包括液態金屬在通道中的形狀變形機制和時間依賴性。

圖3：展示了液態金屬絲的形狀變形機制，包括電化學效應引起的表面張力變化，以及液態金屬絲長度變化與施加的門電壓之間的關系。

圖4：揭示了LLM的記憶和計數屬性，展示了液態金屬絲在短時間刺激下的形狀變化和記憶階段。

圖5：展示了LLM控制的人工捕蠅草系統，以及LLM在模擬生物信號動作電位、作為高通濾波器和神經網絡突觸方面的潛在應用。

總結展望

本研究提出了一種受捕蠅草啟發的液態金屬基邏輯模塊（LLM），該模塊能夠模擬捕蠅草的智能捕食邏輯。

LLM利用液態金屬絲的形狀可變性，通過電場操控展現出記憶能力。通過電化學效應，可以根據電壓觸發器及其先前形狀控制液態金屬絲的長度。盡管當前LLM設備存在一些限制，如較大的觸發持續時間和較大的物理尺寸，但通過進一步研究，這些挑戰可以得到解決。

潛在的解決方案包括使用微加工制造方法減小設備尺寸、改變液態金屬的電特性的化學改性、優化通道表面以降低液體流動阻力、調整電極距離和液態金屬的表面張力，甚至探索具有自恢復屬性的替代材料。盡管展示的設備與實際產品之間仍有差距，但捕蠅草啟發的邏輯模塊的概念框架將激發智能組件設計的創意，并為邏輯設備的發展鋪平道路。

文獻信息

標題：A liquid metal-based module emulating the intelligent preying logic of flytrap

期刊：Nature Communications

原創文章，作者：計算搬磚工程師，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2024/04/23/bf9b61984a/

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