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捕蠅草不具備動物所特有的神經系統，但仍然能夠對外界刺激進行智能響應，識別并成功捕獲獵物。近日，香港科技大學團隊與廈門大學團隊合作，提出了一種基于液態金屬的仿捕蠅草智能捕食機制的電子邏輯元件，該元件本身具有記憶和計數特性，無需其它輔助電子器件即可如捕蠅草般智能地響應各種刺激序列。基于材料自身而實現的智能策略以及內在的邏輯機制，為我們思考自然界中的“智能”提供了全新的視角，也對“具身智能”的發展提供了啟發。
捕蠅草具有獨特的捕食機制，它能有效區分各種外部刺激，如單次、多次刺激，進而區分環境干擾（如雨滴）及昆蟲，以確保成功捕獲獵物。此項功能主要是由于捕蠅草的觸毛具有類似于記憶和計數的特征，它可以感知刺激產生動作電位，并在短時間內記住刺激。如果獵物在大約半分鐘內碰觸兩次，則捕蠅草將閉合葉片進行捕食。
捕蠅草的智能無需如動物般復雜的神經系統輔助，其主要來源于內部鈣離子變化。觸碰能引起內部鈣離子激增卻未到達一定的閾值，隨后逐漸消退。當再次觸碰發生時，鈣離子達到了閾值，從而導致捕蠅草葉片閉合。基于此種機制，捕蠅草在節省能量的同時又能有效地捕獲食物。
基于捕蠅草內部電信號積累/衰減模型，作者提出了一種基于液態金屬絲延伸/縮短形變的電子邏輯元件LLM。該元件以氫氧化鈉溶液中的液態金屬絲為導電介質，基于電化學及電毛細效應控制液態金屬絲的長度，進而依據陽極和門極所施加的電刺激調控陰極輸出。通道中液態金屬絲長度變化的時間依賴性機制賦予了LLM獨特的記憶性能。
LLM接收電刺激后液態金屬絲的長度如同捕蠅草中鈣離子信號般增強，當撤掉電刺激后由于由于液態金屬與通道的粘附作用，它在一定時間內保持不動后將逐漸減小。該特性使LLM能夠短時間保留液態金屬絲的長度記憶，并在接收到第二個觸發信號時在此基礎上延長。
研究結果表明，LLM本身可以記憶電刺激的持續時間和間隔，計算多次刺激累積的信號，并表現出類似于捕蠅草的顯著邏輯功能。
作為演示，作者搭建了一套基于LLM智能決策器件、仿觸毛機械開關、仿葉片柔性電驅動器的人工捕蠅草系統，復現了捕蠅草的捕食過程。此外，作者還展示了LLM在功能電路集成、濾波、人工神經等方面的應用前景。此項工作不僅為模擬植物的智能行為提供了見解，也可為后續生物信號模擬器件及具身智能系統研發提供可靠借鑒。
當人們提到‘人工智能’，一般想到的都是模擬動物神經系統的智能。然而，在自然界中，很多植物也可以通過特定的材料、結構組合，展示出一定智能。對該方向的研究，可為我們理解自然中的‘智能’，構建‘類生命的智能’提供新的視角和思路。幾年前楊媛媛副教授還在申亞京教授課題組讀博士時，便一起探討了仿照植物構建智能體這個想法。經過幾年的努力，終于實現了對捕蠅草智能的概念驗證和模擬，后期還有很多工作需要進一步開展，如設計更高效的結構、減小器件的尺寸、提高系統響應等等。”
研究團隊 | 作者
酥魚 | 編輯
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