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7月20日，材料科學領域國際頂尖期刊《先進材料》 （Advanced Materials）在線發表了蠶桑紡織與生物質科學學院張同華教授/王蜀老師團隊的研究論文《基于雙介電層的離子電子壓力傳感器耦合超高靈敏度和寬范圍檢測，用于溫度/壓力雙模傳感》（Dual-Dielectric-Layer-Based Iontronic Pressure Sensor Coupling Ultrahigh Sensitivity and Wide-Range Detection for Temperature/Pressure Dual-Mode Sensing）。該研究創新性地提出了一種雙介電層離子電子壓力傳感器（DLIPS）結構，成功實現了超高靈敏度與寬工作壓力范圍檢測能力的統一，為柔性電子傳感器的性能提升和多模態感知提供了新思路。

在人工智能與智能穿戴技術快速發展的背景下，傳統壓力傳感器普遍存在靈敏度低、檢測范圍窄、響應飽和等技術瓶頸。研究團隊基于天然蠶繭制備的離子凝膠（SCOG）與高壓縮性聚氨酯泡沫（PU foam）的雙介電層結構設計，實現了72548.7?kPa-1的超高靈敏度和0.001–420?kPa的超寬工作壓力范圍，最低可檢測0.832?Pa微弱壓力信號，展現出優異的響應速度（30?ms）和恢復速度（60 ms）與長期穩定性（超過5000次循環）。此外，該傳感器具備溫度/壓力雙模態感知能力，并通過深度學習模型實現了信號的準確解耦。在此基礎上，團隊進一步將該傳感器應用于靜音語音識別系統，結合LSTM神經網絡，實現了高達98.5%的詞匯識別準確率，為無聲交流、人機交互等新興應用領域提供了關鍵技術支撐。

西南大學為論文第一完成單位。青年教師王蜀為論文最后通訊作者，張同華教授、重慶大學寧慧銘副教授、河北工業大學胡寧教授為共同通訊作者。蠶桑紡織與生物質科學學院碩士研究生蒲建渝為獨立第一作者。該研究得到了中國科學技術大學龔興龍教授的大力支持。碩士研究生張元濤、趙暉參與了此項工作。研究工作得到了國家自然科學基金、重慶市自然科學基金、中央高校基本科研業務費、重慶市教委科研項目、河北省自然科學基金及JMRH科技創新項目等多項基金資助。研究團隊同時感謝人工智能學院劉亞風副教授團隊在神經網絡建模與技術支持方面所提供的重要幫助。

論文鏈接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202503926