В сообщениях об инновационных разработках, независимо от их полезных качеств, крайне редко речь идет о прорыве. Совместный проект Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» и Московского физико-технического института (МФТИ) в области носимой электроники (интегрируемых интеллектуальных устройств) дал основания для самых смелых реляций тем, что его результаты превзошли все существующие достижения. Ученым НИЦ и ведущего технического вуза удалось получить материал для производства умной одежды, фитнес-браслетов и медицинских датчиков, который устойчив к сгибанию, благодаря чему сохраняет функциональность даже при сильной деформации.
Своей выносливостью изделие обязано мемристорам — электронным компонентам, где хранятся и обрабатываются данные. Гибкий композит из полимера и наночастиц оксида молибдена в основе мемристоров сделал их невосприимчивыми даже к экстремальному механическому воздействию. Устройства подобного типа, изготовленные из полностью органических компонентов, традиционно чувствительны к влаге, из-за чего быстро приходят в негодность. В данном случае проблема с деградацией полимера была решена с помощью подложки из полиэтиленнафталата, активный слой выполнен из парилена, используемого в медицине для влагозащиты имплантов и электроники, с добавлением полупроводниковых наночастиц оксида молибдена — они формируют стабильные проводящие связи.
«Электрическое сопротивление мемристоров плавно меняется под воздействием приложенного напряжения и сохраняет установленное значение после снятия нагрузки. Это свойство делает мемристоры функциональными аналогами биологических синапсов, „вес“ связей между которыми усиливается или ослабевает в зависимости от частоты прохождения сигналов. Благодаря такой пластичности на базе мемристоров можно создавать искусственные нейронные сети, интегрированные непосредственно в носимое устройство», — поясняют в «Курчатовском институте».
Эксперименты с образцами доказали эффективность подхода российских исследователей: в отличие от аналогов, новые устройства «выдерживают более 1000 циклов переключения и сохраняют полную работоспособность при многократных сильных изгибах с радиусом до 5 мм», оставаясь в заданных характеристиках даже спустя полгода испытаний. Кроме этого, как показало компьютерное моделирование, построенная на мемристорах нейросеть способна распознавать данные о физической активности человека по исходящим сигналам с точностью до 90%.
Фото заголовка сгенерировано нейросетью
