前瞻技術脈動：先進材料與技術(202520)

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科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年9月10日

圖、前瞻技術脈動：先進材料與技術(202520)

在銅線中縫入線材可能改進碳捕集效率
麻省理工學院研究人員致力於改進二氧化碳捕集技術，提出一種名為分層導電氣體擴散電極（HCGDE）的設計。他們將銅線縫入多孔的擴展聚四氟乙烯（ePTFE）電極中，以提高電極的導電性和規模效能。這種方法解決了傳統電極在放大過程中因電阻增加而導致效率下降的問題。實驗顯示，使用銅線間距4毫米的50平方厘米電極能穩定運行75小時，法拉第效率達到約75%，且電壓需求低於傳統設計。該技術具備透過卷對卷生產降低成本的潛力，未來或能提供具成本競爭力的碳捕集與再利用解決方案，助力減少化石燃料依賴並推動碳中和進程。
參考來源:Sewing In Copper Threads Could Improve Carbon Capture. IEEE Spectrum. 2024/12/18

混合記憶體能解決AI的能源問題嗎？
在舊金山的國際電子元件大會（IEDM）上，史丹佛大學的電機工程師黃漢森提出，現今記憶體系統和架構無法應對日益增長的計算需求，尤其是人工智慧（AI）領域。他指出，現有記憶體技術面臨「記憶牆」問題，傳統的記憶體技術（如SRAM、DRAM、Flash）無法兼顧所有需求，因此，應該根據具體應用選擇最佳組合，而非尋找一種完美的記憶體技術。黃漢森提到，混合記憶體系統，如結合MRAM和RRAM的設計，能大幅提高效能。他強調，記憶體需更緊密地與計算結合，提出了基於不同記憶體技術堆疊的MOSAIC系統，能有效降低能耗並提高效能。
參考來源:Can Remixing Memory Curb AI’s Energy Problem? IEEE Spectrum. 2024/12/16

為醫療機器人賦予動物力量：3D列印方法使用變形液態金屬
受到動物生理學的啟發，澳洲生物工程和奈米技術研究所（AIBN）的Ruirui Qiao博士及其團隊，開發了一種創新的3D列印方法，用於生產具有肌肉骨骼特性的變形液態金屬機器人。利用該技術製造出強度和靈活性卓越的醫療復健設備。研究發表於《Advanced Materials》期刊。該團隊通過將“軟”球形液態金屬奈米顆粒和“剛性”棒狀鎵基奈米棒結合，在3D列印過程中成功模仿了骨骼和肌肉的互連網絡，實現了高度的運動和靈活性。這些可調節的鎵聚合物複合材料可應用於下一代醫療復健產品，如義肢精密夾具。該方法簡單快速，能有效提升混合軟材料的性能，並推動軟機器人技術的發展。
參考來源:Giving animal strength to medical robotics: 3D printing method uses shape-shifting liquid metal. TechXplore. 2024/12/18

電路在晶片中找到定位
於舊金山舉行的國際電子元件會議（IEDM）上，研究團隊展示了高效能奈米碳管（CNT）電晶體與電路的最新進展。奈米碳管具高效能與低功耗特性，被視為未來計算系統的重要技術，特別是在減少資料傳輸能耗和整合記憶體與處理單元的應用上。研究人員開發出混合矽CMOS與CNT電路的堆疊系統，顯著提升效率與速度。此外，北京大學與史丹佛大學團隊成功改善CNT電晶體的性能，包括突破性的導電率與能量效率。然而，CNT的應用仍需進一步優化，如改善材料的精準排列技術，以實現其全部潛力並挑戰矽CMOS的主導地位。(1017字；圖1)
參考來源:Carbon Nanotube Circuits Find Their Place in Chips. IEEE Spectrum. 2024/12/12

6. 前瞻技術脈動：先進材料與技術(202515)

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