高拉伸和鲁棒性应变传感器在生物智能监测等新兴领域中具有极高的应用前景。智能传感器在实际应用中面临的主要问题包括能量消耗和设备老化。能量消耗主要取决于传感器的导电性，是决定设备老化的关键因素。中国水产科学研究院吴立冬研究员、加州大学洛杉矶分校生物工程系陈俊教授、江西科技师范大学柔性电子创新研究院卢宝阳教授、深圳大学电子与信息工程学院潘晓芳副教授和华南理工大学前沿软物质学院（华南软物质科学与技术高等研究院）黄明俊教授等团队合作设计了一种高电导率（22 S m-1）、低弹性模量（23 kPa）、高拉伸性（1500%）和鲁棒性的液态金属复合水凝胶传感器，克服了柔性传感器的能量消耗和设备老化障碍。作者进一步集成微控制器、信号处理电路、蓝牙发射器和用于可视化多维数据的自组织映射软件，开发出了生物智能运动监测系统（包括水生生物运动），并实现了多维运动监测数据到声音反馈的智能化处理。该工作不仅为语言障碍人士与普通人的交流提供了一种可靠手段，也为水生生物运动监测提供了有效方案，拓展了生物智能监测传感器应用范围。
材料设计合成：
传统的水凝胶传感器难以实现低能耗和鲁棒性的稳定结合。作者引入断裂机制策略，利用分子间结合力将液态金属（LM）均匀包封在海藻酸钠和聚丙烯酰胺聚合物网络中，开发了兼具高电导率和鲁棒性的液态金属复合水凝胶（LM-H）。通过红外光谱及元素映射证明了该设计策略。当应变增大时，LM粒子形成的导电通路断开，引起LM-H电阻增大，将机械信号转变为电信号。LM-H内部断裂可恢复导电通路，为其提供了优异的鲁棒性。此外，LM-H本身的高电导率降低了能量损耗以及器件老化的风险（图1）。
图1. 鲁棒性液态金属复合水凝胶的设计及制备.
力学性能：
LM-H低至16 kPa的弹性模量以及较自身13倍的拉伸性为其在生物智能监测传感器的应用提供了保障，并拓展了其应用场景的适用性。G’和G’’在0.1-40 rad s-1的角频率下迅速增加，并在40-100 rad s-1进入平稳期。整个频率范围内，G’’始终高于G’，tanθ <1，表明了LM-H能够在从0.1到100 rad s-1的剪切速率范围内保持弹性，同时证明了其在机械强度方面的鲁棒性。此外，作者通过加载-卸载曲线证明了LM-H 7.5%的低迟滞性（图2）。
图2. 鲁棒性液态金属复合水凝胶的力学性能
电学性能：
LM-H的电导率可达22.4 S m-1，片电阻低至2.5 Ω。并且在连续12000次机械拉伸后的灵敏度下降率小于6%，稳定性和数据重复性优于大多数水凝胶传感器。作者在应用端展示了LM-H的应变传感能力，利用LM-H制作了柔性传感器并记录了各种人类及海洋生物运动信号（图3）。
图3. 鲁棒性液态金属复合水凝胶的电学及传感性能
自组织映射神经网络训练水凝胶传感器阵列数据：
该工作在吴立冬研究员团队“鱼载”传感器（Chemical Engineering Journal, 2023, 454, 140459）的研究基础上，将LM-H柔性传感器与无线通信硬件集成为微型化监测系统。该系统由五个基于LM-H的柔性传感器和一个无线电路板组成，具有信号调节、处理、无线传输和数据可视化等工程。LM-H传感器将多通道运动数据转化为电信号，并利用自组织映射神经网络训练电信号数据，通过非监督式学习从无结构的数据中学习特征，并对数据进行分类、聚类，将高维输入空间映射到低维的输出空间，从而完成数据的可视化，实现了运动信号监测数据到声音反馈信号的输出。作者通过微型化监测系统实现了包括短语、字母和数字的10种手语多维运动监测到语音反馈信号实时输出，并使用混淆矩阵证明了该系统对运动监测信号识别的高准确率（图4）。
图4.手势-语音转译的健康监测系统
视频1. 手语-口语翻译
该工作由中国水产科学研究院吴立冬研究员、加州大学洛杉矶分校生物工程系陈俊教授、江西科技师范大学柔性电子创新研究院卢宝阳教授、深圳大学电子与信息工程学院潘晓芳副教授和华南理工大学前沿软物质学院（华南软物质科学与技术高等研究院）黄明俊教授等团队合作完成，硕士生马虎德、秦海洋、刘娜和博士生肖潇为论文共同第一作者，陈俊教授和吴立冬研究员为通讯作者。
原文链接：
Hude Ma, Haiyang Qin, Xiao Xiao, Na Liu, Shaolei Wang, Junye Li, Sophia Shen, Shuqi Dai, Mengmeng Sun, Peiyi Li, Xiaofang Pan, Mingjun Huang, Baoyang Lu, Jun Chen*, and Lidong Wu*. Robust hydrogel sensors for unsupervised learning enabled sign-to-verbal translation. InfoMat, 2023, e12419.
http://doi.org/10.1002/inf2.12419
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