中科院科研突破：新型类脑神经元模型，推动AI与神经科学深度融合

近日，中国科学院自动化所李国齐、徐波研究团队携手清华大学、北京大学等机构，创新性地推出一种运用“内生复杂性”原理的新型类脑神经元模型构建策略，该研究成果已在《自然・计算科学》期刊上公开发表，标志着我国在类脑智能领域的研究又迈出了重要一步。

该研究首先展示了脉冲神经网络中LIF模型与HH模型在动力学特性上的等效性，证明了HH神经元可以通过四个特定连接结构的时变参数与LIF神经元等效。基于这一发现，研究团队通过设计微架构，提升了计算单元的内生复杂性，使得HH网络模型能够模拟更大规模的LIF网络模型特性。

此外，团队还将该模型简化为s-LIF2HH模型，并通过仿真实验验证了其在捕捉复杂动力学行为方面的有效性。实验结果显示，HH网络模型和s-LIF2HH网络模型在表示能力和鲁棒性上表现相似，而HH网络模型在计算资源消耗方面更为高效。

这一研究为将人工智能融入神经科学复杂动力学特性提供了新的方法和理论支持，同时为AI模型的优化与性能提升提供了解决方案。目前，研究团队已经开始对更大规模的HH网络及更复杂神经元进行深入研究，预计将进一步提升大模型的计算效率与任务处理能力，加速其实际应用的落地。

中国科研新突破：大连化物所研发电池寿命预测模型，深度学习优化续航评估

近日消息，确保电气设备稳定运行的关键在于精确预估锂电池的使用寿命。近期研究指出，尽管面临电池容量衰退的复杂非线性特征与多变运行环境带来的不确定性，科研人员正积极探索克服这些障碍的新策略，以提升预测准确性，为行业带来革新。

中国科学院表示，大连化学物理研究所能源催化转化全国重点实验室动力电池与系统研究部研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队，联合西安交通大学教授冯江涛在电池健康管理研究方面取得进展。相关研究成果已经发表在《电气电子工程师学会交通电气化学报》上（附 DOI:10.1109/TTE.2024.3434553）。

据介绍，研究团队开发出了新型的深度学习模型，克服了传统方法对大量充电测试数据的依赖，为电池实时寿命预估提供了新思路，实现了锂电池寿命的端到端评估。该模型作为团队开发的第一代电池数字大脑 PBSRD Digit 核心模型的组成部分，为电池智能管理提供了解决方案。

该研究提出了基于少量充电周期数据的深度学习模型。这一模型通过带有双流框架的 Vision Transformer 结构和高效自注意力机制，捕捉并融合多时间尺度隐藏特征，实现对电池当前循环寿命和剩余使用寿命的准确预测。

同时，该模型在使用 15 个充电周期数据的情况下，将剩余使用寿命和当前循环寿命的预测误差分别控制在 5.40% 和 4.64% 以内。

此外，在面对训练数据集未出现的充电策略时，该模型仍能够保持较低的预测误差，证明了其 zero-short 泛化能力。

这一电池寿命预测模型是第一代电池数字大脑 PBSRD Digit 的组成部分。研究人员通过将上述模型整合到该系统中，进一步提高了系统的准确性。

目前，该电池数字大脑系统作为大规模工商业储能和电动汽车的能量管理核心，可部署于云端服务器和客户端嵌入式设备。

这一模型平衡了预测准确率和计算成本，提高了电池数字大脑对于寿命预估的应用价值。未来，该团队将通过模型蒸馏、剪枝等方法进一步优化模型，从而提高系统的鲁棒性和资源利用率。

中国科院上海微系统所突破：蜘蛛丝启发蛋白结构创新，蚕丝神经接口研究取得重大进展

9月3日消息，生物适配性作为植入式生物电子设备的核心特性，确保了这些先进装置能够在复杂的人体环境中安全、有效地运作。它综合了生物相容性，以防止免疫排斥；力学匹配，保证无损结合；几何适配，实现精准植入；以及功能匹配，促进与生物体系统的无缝协同。这一系列特性的优化，标志着生物电子技术正迈向更高层次的整合与应用。

蚕丝蛋白材料是制备生物医学植入物的良好材料，并已得到临床应用，其具有无生物毒性、不引起排异反应、体内可降解、柔性、力学性质可调及可实现功能化等优秀性质，但这种生物聚合物在用于制备生物电子器件时仍面临一定的风险与挑战，例如会因为溶解特性而吸水破裂。

针对这种情况，中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员陶虎团队与上海交通大学医学院附属第六人民医院合作，基于蚕丝蛋白材料开发了一种具有高度组织 / 器官适配性的植入式生物电子器件。相关研究成果已发表在《先进材料》（Advanced Materials）期刊上（附 DOI:10.1002/adma.202405892）。

他们基于蚕丝蛋白膜的超收缩特性确保了蛋白膜表面功能结构遇水不断裂，结合多层蚕丝蛋白膜键合工艺和结构设计开发了形变可控的水触发几何重构蛋白薄膜，并通过微机电系统（MEMS）工艺与功能化蛋白膜实现了特定功能。

中国科学院上海微系统与信息技术研究所副研究员柳克银表示，蚕丝蛋白薄膜常用于制作植入式生物电子器件的衬底。这种薄膜遇水后会吸水膨胀，使得器件表面的导电结构被撕裂，致使电子器件无法在人体内长期工作。此外，用蚕丝蛋白制作的柔性电子器件往往通过被动形变的方式与人体的组织器官相贴合。这意味着这些器件的贴附效果有限，影响治疗效果。

因此，研究团队在保留丝蛋白材料良好生物相容性的基础上，利用蚕丝蛋白材料的超收缩特性与键合工艺实现了器件的水触发可控几何重构，进一步实现了器件与目标组织或器官在几何结构与功能上的匹配。

“大多数柔性物质遇水会膨胀，但蜘蛛丝例外，遇水反而收缩，这种超收缩性是蜘蛛网遇水不破的奥秘”，柳克银表示，研究团队受此启发，调整了蚕丝蛋白的分子结构，使其具备超收缩特性，不会遇水膨胀断裂。

为了让蚕丝蛋白膜具备更好的贴附效果，研究团队利用多层蚕丝蛋白膜键合工艺，设计开发出形变可控的水触发几何重构蛋白薄膜。

“人体的器官和组织有各种形状，通过叠加可收缩、可扩张的蚕丝蛋白膜，可以使植入器件的形态产生变化”，柳克银表示，团队利用微纳米加工技术等方法，最终实现了蚕丝蛋白植入式器件与目标组织或器官的适配功能。

研究团队不断创新，将蚕丝“跨界”应用于神经接口，解决了神经电极在植入时容易造成较大创伤的问题。

受爬藤植物启发，研究团队基于双层可卷曲蚕丝蛋白膜及 MEMS 工艺进一步开发了一种用于外周神经的螺旋电极，并在大鼠身上验证了其电生理刺激、记录功能以及中长期在体生物相容性。实验表明，该电极可通过水触发的方式实现几何重构，从而紧密贴附于大鼠外周神经并构成良好的生物-电子界面。在中长期在体植入后，未见电极导致的显著排异反应发生。以上结果表明，多层几何可重构蛋白膜在制备具有高度适配性的生物电子器件方面有较好应用前景。

柳克银表示：“在进一步集成可控给药、电刺激等功能后，这类植入式电子生物器件有望应用于外周神经修复、脑皮层电生理信号记录以及肠道疾病治疗等方面。”

中国学者水系有机液流电池研究取得突破性进展，加速储能技术绿色转型

近日消息，中国科学院大连化学物理研究所储能技术研究部的李先锋研究员与张长昆研究员团队，携手中国科学院长春应用化学研究所的李胜海研究员，在水基有机液流电池技术领域取得了突破性进展。这项合作研究成果有望为高效、可持续的能源存储解决方案开辟新径，进一步推动清洁能源技术的发展。

液流电池有机活性分子的稳定性和成本是重要评价标准。目前，有机活性分子面临水溶性相对较低、稳定性差、合成成本高等问题。尤其在非惰性气体保护下，有机活性分子的结构稳定性和电池的循环稳定性受到巨大的挑战。

合作团队提出了原位电化学氧化合成方法，制备出耐氧性的萘衍生物，其在液流电池中作为正极活性分子展现出良好的稳定性。相关成果已经在国际学术期刊《自然-可持续性》发表（附 DOI:10.1038/s41893-024-01415-6）。

研究发现，在正极电解液连续鼓入空气的条件下，该电池仍能够稳定循环 600 圈（超过 20 天）以上，证明了萘衍生物正极活性分子具有优异的空气稳定性。基于此，团队实现千克级分子制备，并成功将其应用于电堆测试。

在研究工作中，为合成低成本、高稳定性的有机活性分子，李先锋和张长昆团队以大宗性化学品羟基萘作为底物，采用化学合成和电化学合成相结合的制备策略，制备出多取代基修饰的萘醌活性分子。该方法简单高效，无需复杂的分离纯化过程，简化了合成步骤的同时降低了成本。此外，团队通过原位核磁共振和离线液质联用等谱学方法分析了不同结构衍生物的电化学反应机理。结果表明，在电化学氧化阶段，萘衍生物羟基对位侧的苄胺官能团离去，并与水反应氧化生成萘醌，进一步与水加成生成多取代的萘醌活性分子。理论计算和实验结果表明，二甲胺官能团提高了萘醌分子的溶解性的同时对分子活性中心起到保护作用，从而提升了高浓度电解液的稳定性。研究团队进一步采用一体化装置将萘活性分子的合成过程进行放大，单次可制备 5 千克萘衍生物分子，并进行了电堆稳定性测试。

该研究有望为低成本、高稳定液流电池活性分子的结构设计及合成方法优化提供新思路，有助于将水系有机液流电池规模化和实用化。

值得一提的是，大连化物所在此基础上于 9 月 3 日与中核汇能河南能源有限公司签订了“液流电池长时储能关键技术及示范科研项目”协议，希望项目加快建设，为我国清洁低碳、安全高效能源体系构建提供坚实支撑和保障。