基于大规模单片集成纳米管传感器阵列的仿生嗅觉芯片研制

 ——基于大规模单片集成纳米管传感器阵列的仿生嗅觉芯片研制

数十年来，全球的科研人员均致力开发人工嗅觉，旨在模仿生物嗅觉系统的精巧机制，以有效识别复杂的气味混合物。然而，这些技术的发展面临重大挑战，包括如何缩小系统和提高其识别能力，来确定复杂气味混合物中的确切气体种类及其浓度。

为了应对这些困难，香港科技大学电子及计算机工程学系讲座教授范智勇带领的研究团队创新以具有垂直纳米管阵列结构的阳极氧化铝（AAO）为衬底，使用原子层沉积工艺和材料成分梯度镀膜工艺，首次实现基于大规模单片集成纳米管传感器阵列的仿生嗅觉芯片的研制，使芯片中传感器单元的种类数远大于生物嗅觉系统。利用人工智能技术，这些仿生嗅觉芯片对多种气体都表现出很强的灵敏度，可以精准地区分混合气体和24种不同的气味。

_{图1. 哺乳类动物嗅觉系统和仿生嗅觉芯片系统的比较。}此外，为了扩展仿生嗅觉芯片的应用范围，团队将芯片与视觉传感器整合在机械狗身上，通过多感官融合，证明机械狗能够准确地识别盲盒中的物品。仿生嗅觉芯片的发展不仅加强了人工嗅觉系统现时在食品、环境、医疗和工业流程控制等范畴的广泛应用，还将为智能系统（如：先进机械人和便携式智能设备）开辟新的可能性，以应用于安全巡逻和救援行动等工作。例如，在实时监测和质量控制方面，仿生嗅觉芯片可用于检测和分析在不同阶段的工业过程中所产生的特定气味或挥发性化合物，以确保安全。另外，亦可在环境监测中检测出任何异常或有害气体，并识别管道中的泄漏情况，以便及时处理和维修。

_{图2. 多感官融合：机器狗盲盒测试。}

该工作以题为“Biomimetic olfactory chips based on large-scale monolithically integrated nanotube sensor arrays”发表于国际著名期刊《Nature Electronics》上。香港科技大学范智勇教授为该论文通讯作者，香港科技大学博士王琛、陈哲思为共同第一作者。

2 作者简介

通讯作者 范智勇，香港科技大学电子与计算机工程系教授、博士生导师。

复旦大学本科和硕士，加州大学欧文分校材料科学博士。目前担任香港科大电子与计算机工程学系讲座教授、科技部先进显示与光电子技术国家重点实验室联合主任、香港科大智能传感器与环境技术中心主任、香港科大材料表征中心副主任、中国材料研究学会纳米材料与器件分会副秘书长、英国皇家化学会会士、美国光学会会士、香港青年科学院创院院士、亚太材料科学院院士。曾任加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系博士后研究员，美国劳伦斯伯克利国家实验室博士后研究员。研究兴趣为电子、光电子柔性材料与器件。迄今发表260多篇研究论文，其中以第一作者或通讯作者在Nature, Nature Materials, Nature Electronics, Nature Photonics, Science Robotics, Nature Communications, Science Advances, Journal of Semiconductors等期刊发表了多篇论文，引用次数约31000次，H指数91，为科睿唯安高引作者，另有中国和美国专利32项。获得多项奖励，包括加州大学BSAC杰出研究报告奖，香港科技大学工院杰出研究奖，山东省自然科学二等奖，2020中国半导体十大进展，2022腾讯科学探索奖，2022首届中银香港科技创新奖等。

3 原文传递

详情请点击论文链接：https://www.nature.com/articles/s41928-023-01107-7

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