厦大廖新勤再一篇AFM：变废为宝，可编程机械弛豫实现传感器内存储

本文介绍了厦门大学廖新勤课题组在《Advanced Functional Materials》上发表的一项研究，该研究通过构建动态可逆的丝状网络，实现了触觉感知与记忆功能的一体化集成（Sensing-Memory Integration, SMI）。研究背景指出，传统冯·诺依曼架构中感知与记忆分离的设计模式制约了系统的响应效率与能耗表现，而触觉中的弛豫行为蕴含着丰富信息，若能加以提取与编码，有望构建更加贴近人类认知方式的类脑交互系统。研究目的是将感知、存储乃至逻辑计算集成于单一器件之中，突破传统传感-记忆分离架构的限制。研究结论表明，该SMI系统具备在传感器内部直接完成记忆存储与逻辑计算的能力，并能够实现“痛觉可视化”与“行为驱动调控”等智能交互功能，同时在无需连续时序数据的情况下即可完成高精度的空间-时间触觉记忆运动识别。