同时 ， 由于频率差异大 ， 加载进光域中的低频生物特征信息不会影响原本就在光域中的传输高频数字信息 。 因此 ， 生物特征信息和高频数字信息的复用可能在光通信基础设施中实现 。 然而 ， 将摩擦电技术与纳米光子技术相结合的研究目前尚不广泛 。 这阻碍了它们针对生物识别保护的云通信应用的进一步探索 。
近日 ， 新加坡国立大学智能传感和微机电系统中心的李正国（Lee Chengkuo）教授和团队攻克了上述难题 。
1 月 19 日 ， 相关论文以《深度学习增强摩擦电/光子协同接口实现生物测量保护的光通信》（Biometrics-protected optical communication enabled by deep learning–enhanced triboelectric/photonic synergistic interface）为题 ， 发表在 Science Advances 上 。

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图 | 李正国（来源：李正国）
在该工作中 ， 研究人员报告了一种基于当前高速通信基础设施的生物识别保护技术 ， 它是一种低成本、易于访问且无处不在的用户与云之间安全通信的解决方案 。 该系统的最大特点是它包含一个协同摩擦电/光子接口 。

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图 | 相关论文（来源：Science Advances）
在接口中 ， 柔性摩擦电器件提供生物识别扫描仪功能 ， 氮化铝光芯片提供生物识别信息-光信息多路复用功能 。 在用户交互时 ， 接口将生物特征信息加载到光域中 ， 并通过摩擦电和纳米光子学之间的协同效应 ， 以自我可持续的方式复用生物特征信息和数字信息 。 多路复用后的数字信号 ， 被封装在一个生物特征信封中 ， 从而可消除通信延迟、并能提高传输信息的复杂性 。
在云端 ， 可以使用快速傅里叶变换滤波器分离高频数字信息和低频生物特征信息 。 在深度学习的帮助下 ， 无论生物信息的数据类型（电、光或解复用光）如何 ， 都可以实现生物特征识别 ， 以超过 95% 的准确度识别 15 个用户 （或以 90% 的准确度识别 23 个用户） 。 此外 ， 该工作还展示了云虚拟现实中的文档交换和智能家居控制 ， 以证明所提出系统的实用性 。
巧妙结合集成光子芯片和摩擦电技术
从 2010 年以来 ， 该团队一直持续关注集成光子芯片的进展、以及摩擦电技术的进展 ， 并在两个领域都有进行方方面面的深入研究 。
从表面来看 ， 两个领域的差异很大 ， 无论是从研究内容、研究对象、或是研究目的来看都是如此 。 关于两个领域的有机结合的最初的想法是在 2018 年年中 。

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（来源：Science Advances）
当时 ， 该团队意识到了摩擦电器件的本质输出特征：高输出电压 ， 低输出电流 ， 同时也意识到了氮化铝光子芯片的调制特征：高调制电压 ， 低调制电流 。
这样的输出特征和调制特征正好匹配 。 同时 ， 因为两种器件的尺寸差异 ， 摩擦电器件的阻抗比氮化铝光调制器小几个量级 ， 所以摩擦电电压信号可以几乎无损地加载到氮化铝器件上以实现高效整合和信号传递 。
基于这些理论分析 ， 该团队猜测二者的有机结合很有可行性 。 对此 ， 他们进行了一系列研究 ， 基本证实上述猜想 ， 也验证了摩擦电器件能很有效地通过氮化铝调制器、在没有任何外加器件或信号处理器的情况下直接进行光调制 ， 同时也证明氮化铝调制器可为摩擦电器件的高电压读取提供简便高效的平台 。