香港科技大学工学院领导的研究团队研发出一种基于液态金属的电子逻辑装置，可模仿捕蝇草的智能捕食机制。相关研究发表于《自然通讯》期刊。

该装置具有记忆和计数功能，无需额外电子元件，即可智能地响应各种刺激序列，其智能策略和逻辑机制为理解自然界的“智能”提供了新的视角，为“具身智能”的发展提供了启发。

捕蝇草独特的捕食机制一直是生物智能领域的热门研究热点，这种机制使得它们能够有效区分单击、双击等各种外界刺激，从而区分雨滴(单击)和昆虫(双击)等环境干扰，确保成功捕获猎物。

这种功能主要归因于食肉植物上的感觉毛，它们表现出类似于记忆和计数的功能，使它们能够感知刺激，产生动作电位(细胞响应刺激而发生的电信号变化)并在短时间内记住刺激。

受捕蝇草内部电信号积累/衰减模型的启发，领导这项研究的香港科技大学电子及计算机工程学系副教授沈雅静教授与其以前的香港城市大学博士生、现厦门大学副教授杨元元博士合作，提出了一种基于液态金属线伸展/收缩变形的液态金属逻辑模块(LLM)。

该装置采用氢氧化钠溶液中的液态金属丝作为导电介质，利用电化学效应控制液态金属丝的长度，从而根据施加在阳极和栅极上的刺激来调节阴极的输出。研究结果表明，LLM本身可以记忆电刺激的持续时间和间隔，计算来自多个刺激的信号累积，并表现出与捕蝇草类似的显著逻辑功能。

为了演示，沈教授和杨博士构建了一个人工捕蝇草系统，该系统由LLM智能决策装置、基于开关的传感毛和基于柔性电动执行器的花瓣组成，复制了捕蝇草的捕食过程。此外，他们还展示了LLM在功能电路集成、滤波、人工神经网络等领域的潜在应用。

他们的工作不仅为模拟植物的智能行为提供了启示，也为后续生物信号模拟器装置和受生物启发的智能系统的开发提供了可靠的参考。

“当人们提到&luo;人工智能&ruo;时，一般会想到模仿动物神经系统的智能。然而，在自然界中，许多植物也能通过特定的材料和结构组合表现出智能。该方向的研究为我们理解自然界的&luo;智能&ruo;、构建&luo;类生命智能&ruo;提供了新的视角和方法。”沈教授说。

“几年前，杨博士还在我课题组读博士的时候，我们就一起探讨过受植物启发构建智能实体的想法。值得欣慰的是，经过几年的努力，我们终于实现了捕蝇草智能的概念验证与模拟。”

“不过，值得注意的是，这项工作还处于比较初步的阶段，未来还有很多工作要做，比如设计更高效的结构，减小设备尺寸，提高系统响应能力。”沈教授补充道。