Self-Powered Tactile Sensor with Learning and Memory

神经形态工程学 触觉传感器 计算机科学 遗忘 信号(编程语言) 体感系统 人工智能 触觉知觉 机器人 神经科学 人工神经网络 感知 心理学 认知心理学 程序设计语言
作者
Chaoxing Wu,Tae Whan Kim,Jae Hyeon Park,Bonmin Koo,Sihyun Sung,Jiajia Shao,Chi Zhang,Zhong Lin Wang
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:14 (2): 1390-1398 被引量:125
标识
DOI:10.1021/acsnano.9b07165
摘要

Fabrication of human-like intelligent tactile sensors is an intriguing challenge for developing human–machine interfaces. As inspired by somatosensory signal generation and neuroplasticity-based signal processing, intelligent neuromorphic tactile sensors with learning and memory based on the principle of a triboelectric nanogenerator are demonstrated. The tactile sensors can actively produce signals with various amplitudes on the basis of the history of pressure stimulations because of their capacity to mimic neuromorphic functions of synaptic potentiation and memory. The time over which these tactile sensors can retain the memorized information is alterable, enabling cascaded devices to have a multilevel forgetting process and to memorize a rich amount of information. Furthermore, smart fingers by using the tactile sensors are constructed to record a rich amount of information related to the fingers' current actions and previous actions. This intelligent active tactile sensor can be used as a functional element for artificial intelligence.
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