В России создан ультрагибкий 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 сильном сгибании. Об этом пишет портал ТАСС.

Исследователи создали гибкие мемристоры, используя композит из полимера с добавлением наночастиц оксида молибдена. Такой состав обеспечивает стабильную работу мемристоров и позволяет им выдерживать значительные изгибы. Эта разработка может быть применена в автономной носимой электронике, включая умную одежду, фитнес-браслеты и медицинские датчики.

Мемристоры — это элементы, которые одновременно хранят и обрабатывают информацию, изменяя свое электрическое сопротивление под действием напряжения. Это свойство можно сравнить с пластичностью мозга, где «вес» синапса изменяется в зависимости от частоты сигналов. Мемристоры могут служить основой для создания искусственных нейронных сетей, работающих в носимых устройствах.

Хотя гибкие мемристоры обычно изготавливаются из полимеров, такие устройства подвержены воздействию влаги и со временем теряют свои свойства. 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 из-за своей прозрачности и гибкости, а также одобрения для медицинских применений, где он используется для защиты имплантатов и электроники от влаги. Однако у этого материала есть недостаток — он может непредсказуемо переключаться между состояниями. Введение полупроводниковых наночастиц помогло улучшить его характеристики, создавая более стабильные проводящие «каналы».

Эксперименты показали, что устройства на основе нового материала работают стабильнее аналогов, выдерживая более одной тысячи циклов переключения и сохраняя работоспособность даже после сильных сгибаний с радиусом до 5 мм. Через полгода после испытаний характеристики мемристоров остались прежними, без наблюдений деградации. Компьютерное моделирование показало, что нейронная сеть на основе этих мемристоров может распознавать физическую активность человека с точностью около 90%.

Эти элементы могут быть размещены на одежде или на руке, обрабатывая сигналы с меньшими энергозатратами, чем традиционные устройства. Носимые датчики, основанные на этой технологии, будут работать автономно и долго. Разработка найдет применение в медицинских системах мониторинга здоровья, нейропротезировании, а также в будущем — в машинном зрении, робототехнике и обработке больших данных.