在具有人工智能的机器人中，模拟触觉神经以实现高级感觉功能是人们非常感兴趣的。然而，此类设备仍然体积庞 大，缺乏可靠的能力来利用本体感觉反馈进一步功能化突触设备。在这里，我们报告了一种通过整合压力激活的有机 电化学突触晶体管和人工机械感受器实现的低操作偏压（-0.6 V）的人工有机传入神经。神经机器人的树突集成功能 可以感知物体的方向运动，通过利用分布式和并行网络进一步降低控制复杂性。一种由人工传入神经组装而成的智能 机器人，结合闭环反馈程序，被证明可以在物体发生滑动时快速实现滑动识别和预防动作。用深度学习模型处理尖峰 编码信号后，触觉模式的时空特征得到了很好的区分，具有很高的识别精度。这项工作代表了模仿突触行为的突破， 这对下一代智能神经机器人和低功耗仿生电子学至关重要。 相关研究成果以"Artificial organic afferent nerves enable closed-loop tactile feedback for intelligent robot"为题发表在国际顶级期刊Nature Communications上， 新加坡南洋理工大学Nripan Mathews教授和Wei Lin L ...