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本技術提供了一種集成於機器人平台上的智慧摩擦起電奈米感測器（Triboelectric Nanosensor, TENS），通過接觸帶電過程進行材料識別。TENS利用自供電觸覺感知機制，能夠精確識別物質組成與胺基酸分子。TENS的結構特點包括由Ecoflex材料製成的微型金字塔結構，內含NaCl溶液作為電解質導體，這種設計提高了其延展性和靈敏度。在集成方面，TENS被集成到機器人指尖上，透過與物質接觸、分開過程中的摩擦起電輸出信號被用於材料識別，並通過無線傳輸模組傳送至電腦進行進一步處理。在工作機制方面，我們進行了不同物質之間的接觸帶電實驗。通過KPFM測量表面電位，並使用XPS分析材料的電子轉移機制和原子組成。我們發現，溫度的升高會影響不同物質之間的電子結構變化，從而改變摩擦起電輸出信號。在穩定性測試中，TENS在不同的拉伸條件下展示了良好的響應行為，即使在拉伸到150%時仍能保持穩定性能。此外，經過5000次彎曲循環測試後，TENS仍能保持穩定的輸出信號。 市場分析顯示，隨著智慧機器人與物聯網應用的快速增長，對多功能感測器的需求日益增加。根據預估，僅物聯網領域就需要超過300億個感測器，這為自供電感測器技術帶來了挑戰和機遇。此外，在仿生義肢、元宇宙虛擬社會和大數據處理中的應用日益增多，也促使對材料識別、溫度、壓力、形狀、尺寸和濕度感測的需求激增。傳統感測器依賴電池供電，存在高功耗、壽命有限、體積笨重和環境威脅等問題。TENS能夠從環境中收集能量，為自身的多功能感測提供電力。該技術在自供電感測方面顯示出巨大的潛力，應用範圍涵蓋智慧製造、環境監測、醫療保健和人機界面等多個領域。根據市場研究報告，全球智慧感測器市場預計在2024年達到約650億美元，其中自供電感測器將占重要份額。 另外，TENS技術對人工智慧（AI）機器人的發展具有深遠影響。首先，該技術提高了機器人的觸覺感知能力，使其能夠精確識別不同物質與其表面溫度，這對於機器人自主操作具有重要意義。其次，TENS技術的自供電特性，降低了機器人的能耗，提高了其操作的持續性和可靠性。此外，隨著AI技術的進步，TENS感測器生成的數據可用於訓練機器學習模型，進一步提升機器人的智慧化程度和自適應能力。這些優勢使得TENS技術在智慧製造、醫療機器人、服務機器人等領域具有廣泛的應用前景。
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本團隊開發的TEAM物性預測平台，透過整合第一性原理與統計力學模型，能夠提供化工製程所需的所有物性參數，協助工程師對複雜且困難的系統進行程序分析與評估。此技術有助於特用化學藥品、新型碳捕捉程序、低碳製程等新穎化工程序的開發，協助企業朝著產品低碳高質化的方向發展，提升企業競爭力。
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本團隊開發一種超高靈敏的分子指紋檢測平台，不僅搭配低成本的可攜式光譜儀即可展現單分子級的免標記檢測能力，同時兼具可量產、輕量、再現性佳、低背景螢光等特性，並成功與長庚醫院、馬偕醫院攜手進行臨床驗證，未來可應用於食品安全、臨床診斷與精準醫療所需快篩技術等重要民生相關議題，以提升國民健康與醫療品質。
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我們的低溫氦氣純化系統通過低溫吸附技術將雜質降至2 PPM以下。核心是80 K的活性碳吸附床，配備Crystal Filter和Phase Separator Vessel去除雜質，並通過熱交換器回升氦氣至室溫，確保高純度氦氣供應及提升能源效率。
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