近期，太原理工大学信息与计算机学院张虎林教授课题组利用明胶、琼脂、海藻等食材，设计了一种可食用的摩擦电自驱动传感器（图1b），在避免婴儿误食风险的同时，实现了对婴儿特定运动状态的监测（图1e）。该传感器可以将婴儿运动时产生的机械信号转换为电信号（图2d），并且具有 23.1 dB 的高信噪比、0.28 V kPa−1的高灵敏度和 50 ms 的快速响应时间等一系列引人注目的特性（图3e）。在深度学习算法的帮助下（图4e），传感阵列网络可实现对婴儿特定运动模式100%准确识别（图4h），并通过开发的手机应用程序，向监护人提供实时警告和一键监护互动（图4k）。这项工作为物联网时代的婴儿智能监护提供了一个非常应用的范例。该工作以“Deep Learning Assisted Body Area Triboelectric Hydrogel Sensor Network for Infant Care” 为题，发表在国际材料科学顶级期刊《Advanced Functional Materials》，论文的第一作者为太原理工大学郭瑞博士，西安交通大学的方云生研究员为论文的共同第一作者，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的陈俊教授为论文的共同通讯作者。该研究得到了山西省青年拔尖人才计划以及山西省自然科学基金面上项目的支持。
