近日，理学院“纳米农业应用创新”团队在国际期刊《Carbohydrate Polymers》（中科院1区TOP，IF=13.2）发表了题为《Sodium alginate-based environmentally stable tough ionogel sensors integrated with machine learning for high-accuracy static gesture recognition》的研究论文。理学院2024级生物资源化学硕士研究生徐月与2025级化学生物学本科生康利文为论文共同第一作者，理学院苏葛鸿副教授、饶含兵教授与四川大学周涛教授为论文共同通讯作者。论文研究工作得到国家自然科学基金，四川农业大学科研启动基金以及高分子材料工程国家重点实验室（四川大学）开放课题的资助。

随着可穿戴电子、智能人机交互和软体机器人等领域的快速发展，兼具优异力学性能、环境稳定性与可靠传感性能的凝胶材料成为智能人机界面发展的迫切需求。然而，传统水凝胶体系在承重应用中往往因力学性能不足、逐渐脱水以及低温冻结引发的性能恶化而失效，严重制约了其实际应用。针对这一瓶颈，研究团队提出一种简便的溶剂置换策略：将CaBr₂与1-丁基-3-甲基咪唑溴盐（[BMIM]Br）组成的非挥发性卤代金属酸盐离子液体引入聚丙烯酰胺/海藻酸钠（PAAm/SA）水凝胶网络，成功制备出兼具高机械韧性与优异环境稳定性的离子凝胶。研究证实，[BMIM]基卤代金属酸盐离子液体与Ca²⁺配位相互作用的协同引入，有效重构了聚合物网络的内部微环境，构筑了离子配位、离子-偶极相互作用与氢键等动态多尺度相互作用网络。优化后的A₂₀S_0.5-ILCa₅离子凝胶兼具优异的力学性能（断裂伸长率达2860%、拉伸强度0.68 MPa、韧性9.46 MJ/m³、断裂能 16.02 kJ/m²）、环境稳定性与抗冻性能，并在较宽应变范围内呈现稳定的机电响应和优异的循环稳定性。基于该离子凝胶组装的柔性传感器能够精准监测多种关节活动，结合机器学习算法对8种静态手势的识别准确率高达99.45%。在可穿戴电子、智能人机交互、软体机器人及下一代柔性传感系统等领域展现出广阔的应用前景。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0144861726009859