Nat. Mater.：憶感器——“感知+記憶”新器件

在神經元中，離子（如 Na?、Ca2?）的流動構成了大腦處理信息的“信號語言”——它們穿越細胞膜，引發神經元的興奮與響應，實現感知和記憶。正因如此，模擬這種“離子驅動”的感知與記憶行為，已成為類腦電子器件研究的重要方向。尤其是在水下、鹽水或體液等典型“濕環境”中，開發能同時具備感知功能和信息留存能力的器件，對于類腦計算、智能機器人、生物接口、環境監測等領域具有重大意義。然而，水中豐富的可移動離子也帶來了根本性的挑戰：它們會在納米尺度上迅速屏蔽電場，形成所謂的 Debye 屏蔽效應。這不僅限制了離子的響應速度，也使得傳統器件在液體環境中往往依賴外加電壓，限制了器件設計的靈活性。

在此背景下，伯克利加州大學Junqiao Wu（吳軍橋）教授團隊與北京大學唐克超研究員（原伯克利博士后）團隊，開發出一種新型的無源憶感器（Memsensor）。該器件可通過材料表面的離子遷移速率感知液體中鹽濃度，并將這種環境信息寫入材料本身，實現無電源、可保持的“記憶”功能。憶感器由VO2薄膜和緊貼其表面的銦（In）金屬構成，利用固液界面的內建電場，在Debye長度范圍內驅動In3?注入VO2表層，誘導VO2發生由絕緣態向金屬態的相變（圖1）。器件的“感知”體現在電阻下降速率隨鹽濃度而變，“記憶”則源于摻雜引發的非易失相變，即使移除鹽溶液后仍能保留電導狀態。需指出，本研究中的“憶感器”是指融合“記憶（memory）”與“傳感（sensing）”功能的器件，與部分文獻中用于指代“記憶+電感”（meminductor）的“憶感器”不同。研究不僅實現了感知與記憶功能的物理集成，還展示了其在仿生智能導航中的潛力。通過將多個憶感器加裝于小船底部，團隊實現了類似秀麗隱桿線蟲（C. elegans）的基于“鹽歷史記憶”的化學導航行為，為水下機器人與環境智能交互提供了全新的低功耗解決方案。該研究以“Mem-sensing by surface ion migration within Debye length”為題發表于材料學頂級期刊Nature Materials，伯克利加州大學博士生郭睿涵為文章一作。

圖1.高速、無偏壓的離子型憶感器

2.憶感器的工作機制與動力學過程

憶感器的工作機制如圖2所示。由于銦金屬功函數低于VO2，會向其轉移電子并氧化為In3+，溶解于周圍鹽溶液中。由于In緊貼于VO2表面，部分In3+生成于固液界面的Debye長度范圍內，受到內建電場驅動迅速注入VO2表層，誘導VO2摻雜形成InxVO2，觸發絕緣-金屬相變，器件電阻下降。器件電阻變化速率隨鹽濃度升高而加快，體現出感知功能。更重要的是，相變具非易失性，使電導狀態在脫離溶液后依然保持，實現信息的“記憶”。作為對照，若在VO2與銦之間插入一層金（Au）膜，盡管電子轉移仍可發生，但In3+難以進入Debye區域，摻雜顯著減弱，憶感效應大幅削弱，進一步證明了器件的憶感效應是基于對Debye長度內建電場的有效利用。

圖3.憶感器模擬線蟲感知神經可塑性行為

圖3展示了憶感器在模擬線蟲對鹽的感知與記憶方面的表現。自然界中，秀麗隱桿線蟲的左右神經元（ASEL和ASER）對鹽濃度變化的感知具有記憶性。隨著暴露于鹽的時間增加，ASEL神經元對鹽濃度突變的“增量”變化做出鈣信號先增強后下降的響應（圖3a），而憶感器在類似條件下，其電導率變化幅度也呈現先增后減的趨勢。圖3b展示了憶感器對不同鹽濃度刺激的響應，濃度越高，響應越強，效應越持久，類似ASEL神經元對不同刺激強度的適應機制。線蟲的另一類神經元ASER可感知鹽濃度下降，并展現出刺激依賴的記憶行為（圖3d）。憶感器在長時間鹽水刺激后再暴露于過氧化氫溶液時，其電阻變化幅度也隨刺激時間增加而增大，表現出與ASER相似的記憶調節特性。

4.利用憶感器的類ASEL可塑性實現自適應水上導航

圖4展示了從線蟲到機器小船的仿生導航設計。研究借鑒秀麗隱桿線蟲能將鹽濃度與食物經驗關聯的行為：在“高鹽饑餓”訓練后回避高鹽，而“低鹽饑餓”訓練后則趨向高鹽（圖4a）。研究團隊將憶感器安裝于小船底部，并分別以“高鹽饑餓”或“低鹽饑餓”條件進行訓練（圖4b與4d），隨后將小船放入不同鹽濃度的水域中進行自由選擇。實驗結果顯示，配備憶感器的小船能夠根據“訓練濃度”主動回避或靠近高鹽區域，而使用無記憶的普通傳感器的對照組則完全無法實現此類適應性行為（圖4c與4e）。這項結果證明，憶感器的感知和記憶功能可用于驅動基于“經驗”的行為決策。

這項研究展示了憶感器在濕環境中無源感知與記憶的集成能力，開辟了材料本征“記憶”功能的新范式。其類神經可塑性行為不僅有望為類腦計算提供新的器件基礎，也為水下機器人、環境監測、生物接口等領域帶來了全新的設計思路。未來，借助憶感器對刺激歷史的記錄與適應特性，有望構建具備長期環境記憶與決策能力的智能系統，推動仿生電子學與神經機器人技術的深度融合。此外，憶感器的設計理念具有良好的通用性。盡管本文以離子探測為示范，未來該架構有望拓展至分子識別、生物電、熱信號、光信號等多種物理或化學刺激的感知與記憶，為構建多模態、長期適應性的智能系統奠定基礎。

論文鏈接：

https://doi.org/10.1038/s41563-025-02312-9