InfoMat：通过分子表面工程与机器学习优化得到基于壳聚糖的柔性自供电摩擦纳米发电机传感器

近年来，随着可穿戴设备，人工智能以及物联网等新兴技术的迅速发展，微型电子器件的开发得到了广大科研人员的关注。其中，长期稳定的能源供给也是微型电子器件领域一个挑战性的课题。摩擦纳米发电机（TENG）是一种新型高效的能量采集器件，可以有效的将机械能转化为电能，同时产生的电信号作为一种新型的自驱动传感机制，可以实现无需外部电源供给下的信号感知。其原理是摩擦起电和静电感应，具有成本低、制造方便、材料及结构选择丰富等优点。当前的研究工作主要集中在通过增加摩擦接触面积、改善接触表面材料的性质来提高发电量。然而，大多数现有的TENG电极材料都基于人工合成的高分子材料，在经济、环保、生物相容性等方面都限制了大规模的应用。将天然丰富的生物材料作为TENG材料对可持续能源和科技的发展具有积极的意义。

近日，美国普渡大学的武文倬教授课题组在InfoMat上在线发表了通讯文章“Chitosan biopolymer derived self-powered triboelectric sensor with optimized performance through molecular surface engineering and data-driven learning”。该文章开发了一种壳聚糖-柠檬酸摩擦纳米发电机（CC-TENG），通过柠檬酸调控表面官能团，使器件具有显著增强的发电和机械传感性能。同时，将这种新型柔性摩擦纳米发电机作为汽车速度传感器，并且通过设计基于大数据和机器学习技术的系统分析方法，揭示了TENG的电信号与车速的内在联系。大数据和机器学习技术与摩擦纳米发电机数据处理相结合为科研人员提供了一个新思路。

相关工作在线发表在InfoMat（DOI: 10.1002/inf2.12008）上。