厦大侯旭教授Science 发表“仿生纳流离子学”前瞻性论文,“脑机”幻想或成真?
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2021年8月6日,国际仿生工程学会会员、厦门大学化学化工学院和物理科学与技术学院的双聘教授侯旭在Science上受邀发表了关于新兴交叉学科—仿生纳流离子学的Perspective文章。论文以“Bioinspired nanofluidic iontronics”为题,重点介绍了近年来纳流离子学的发展历程,提出了仿生科学将成为纳流离子学发展的新趋势,并展望了仿生纳流离子学在人工智能、脑机接口与人机增强等方面的广阔应用前景。人工智能技术的飞速发展带来了计算量的指数级增长,随之产生巨大的能耗问题。因此,对于发展出新一代节能高效的计算机的需求日益凸显。同时,脑科学研究的高速发展,让人们逐渐关注到大脑在运算和记忆过程中的超低能耗的生理过程。实现类似人类大脑这种节能高效的计算架构一直是科研工作者探索追求的目标。由此,通过模仿人类大脑的信号传导和信息存储机制进行全新一代计算机或脑机接口设计与开发的研究已成为应对这个重要科学目标的新趋势。
对比传统电子计算机与人类大脑,在传统的电子器件中,计算和存储功能是通过元器件内部电子和空穴的移动作为信号载体来实现的。而在生物系统中,信号载体不再是电子,而是具有不同尺寸、形状和化学性质的离子,这种信息载体上的差异带来了电子计算机与人类大脑这两个系统的本质不同。离子学的出现,实现了离子传输与电导性能的有机结合,是一种将电子特性与离子电导率相结合的信号处理工具,将成为电子器件与生物体系之间最具潜力的信号传递与翻译媒介,建立起生物脑与人工脑之间的界面和桥梁。在生物体系中,众多生理过程的发生都源于生物纳米孔道中的离子传输行为。为了进一步探索这些生命过程中的物质传输机理,纳流控—作为研究纳米限域空间中流体行为的新兴学科,逐渐成为科学界关注的前沿热点领域。特别是近些年来,微纳加工制造与微纳尺度的成像与表征技术逐渐成熟,大大加速了纳流控的发展。借助纳流控技术和纳流器件模仿和实现生命活动中的各种离子传输现象也逐渐从想象变为现实,越来越多的纳流离子器件在模仿生物神经系统行为的研究中发挥着重要作用。
图题:纳流离子器件在模仿生物神经系统行为的研究
值得一提的是在自然生物体中,离子通道具有不同的结构与形状。受此启发,科学家通过实验或理论手段构建出具有各种不同几何形状的纳米限域空间,并研究其中不同的离子传输行为,这些研究推动着纳流离子学的发展。在一维纳米限域空间中,几何形状和内表面电荷分布的不对称设计可以在溶液体系中重现类似二极管的离子整流特性。另外,生物纳米通道都是动态可形变的,受此启发,科学家构建了曲率可调的碳纳米管,用于离子整流的动态实时调控(如下图)。二维纳米材料,例如石墨烯、氮化硼、二硫化钼等的出现,为实验中获得二维平面限域空间提供的可行性途径,极大地激发了纳流离子学的进一步发。与一维纳米流体相比,二维平面限域扩大了离子传输的平移自由度,导致离子之间的相互作用次数增加、相互作用增强、且相互作用形式更加多样,同时离子运动的滞后效应为离子电路带来了潜在的记忆效应,为脑机接口和类脑计算等技术的发展与运用带来了希望。
图题:静态与动态纳流系统的协同设计
图题:2020年埃隆·马斯克发布新的Neuralink脑机接口芯片
图题:基于量子限域离子超流体及离子传感系统实现人造机器和生物系统之间的无缝信息传递
Bioinspired nanofluidic iontronics, Science,(2021) 373,628.
Dynamic curvature nanochannel-based membrane with anomalous ionic transport behaviors and reversible rectification switch, Adv. Mater., (2019) 31, 1805130.
Anomalies of ionic/molecular transport in nano and sub-nano confinement, Nano Lett.,(2020) 20, 6937.
https://abcnews.go.com/Health/elon-musk-unveils-brain-chip-implant-fitbit-skull/story?id=72703840
Nanofluidics coming of age, Nat. Mater., (2020) 19,254.
Bioinformation transformation: From ionics to quantum ionics, Sci. China Mater., (2020) 63, 167.
Bioinspired ionic sensory systems: the successor of electronics, Adv. Mater., (2020) 32, 2000218.
https://xuhougroup.xmu.edu.cn/
作者简介
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侯旭
原文链接
https://science.sciencemag.org/content/373/6555/628
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