在不同光照条件下，氢循使用可穿戴设备进行全天的跨活动生理化学监测。

 三、环系【核心创新点】该研究的传感器设计受折纸艺术的启发，采用了三维微电极结构进行电容式传感，通过机械引导组装工艺制造而成。这种传感器设计可以将大的弹性基底变形转化为三维电极的折叠，统市从而引起三维电极之间的电容变化。

场规原文详情：Huangetal.,High-stretchabilityandlow-hysteresisstrainsensorsusingorigami-inspired3Dmesostructures. Sci.Adv.9,eadh9799(2023). DOI:10.1126/sciadv.adh9799本文由XinghaoHuang供稿。模多相关成果以High-stretchabilityandlow-hysteresisstrainsensorsusingorigami-inspired3Dmesostructures为题发表在ScienceAdvances上。氢循 © 2023AAAS图2 基本传感器结构设计以及传感器形成和拉伸的力学特性。

环系©2023AAAS图3 传感器拉伸测试以及不同传感器结构的性能表征曲线。统市作者展示了在可拉伸基底上电极的可逆折叠/展开使得传感器在大应变范围内具有极小的迟滞以及快速的响应。

场规 © 2023AAAS图5  传感器在测量柔性臂的形变上的应用。

图4  传感器性能的表征包括响应和恢复时间、模多应变速率、应变分辨率以及传感器的重复性能。这样的任务需要我们建立标准化的数据和样品传输协议，氢循比如规定用于传输液体、氢循粉末、凝胶、颗粒和单晶材料的胶囊，它们需要与易于称重、尺寸测量以及光学和化学表征设备相兼容，还需要能有效防止外界污染。

只要实验结果高度可重复，环系即使使用一些基本的机器学习方法，比如高斯过程回归和贝叶斯优化，就已经能很好地解决许多材料优化问题。这类新型实验室不仅需要能重新编译和链接各种实验设备，统市还需要确保多个自动实验室之间的互通性。

教一个小孩子走路需要很多手把手的引导，场规同样地，驱动实验的人工智能在一开始也需要很多指导，即使其调用的自动化平台看似十分稳定高效。但是，模多随着AI实验室的正确配置和相互链接（核心是标准化接口和模块化设备），模多以及全球广泛共享的专业知识，强大的AI自主实验室可能会彻底改变材料研究。