유기 전기화학 트랜지스터(OECT)는 전자 및 이온 전하 캐리어를 모두 결합한 탄소 기반 재료로 만들어진 뉴로모픽 트랜지스터입니다.이러한 트랜지스터는 스마트 시계, 생리학적 신호를 모니터링하는 추적기 및 기타 웨어러블 기술과 같이 인간의 피부에 배치하도록 설계된 장치에서 전자 신호를 증폭하고 전환하는 데 특히 효과적인 솔루션이 될 수 있습니다.

기존 뉴로모픽 트랜지스터와 달리 OECT는 습하거나 습한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있어 의료 및 웨어러블 장치 모두에 매우 유리합니다.잠재력에도 불구하고 대부분의 기존 OECT는 견고한 재료를 기반으로 하므로 웨어러블의 편안함을 감소시켜 대규모 배포를 방해할 수 있습니다.

홍콩 대학의 연구원들은 계산을 수행하고 주변 환경으로부터 신호를 수집할 수 있는 신축성 OECT를 기반으로 하는 새로운 웨어러블 장치를 개발했습니다.논문으로 발표된 제안된 시스템출판됨~에자연 전자, 사용자에게 편안한 유연한 웨어러블 장치에서 센서 내 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 사용될 수 있습니다.

"AI의 등장과기계 학습논문의 공동 저자인 Shiming Zhang은 Tech Xplore에 이렇게 말했습니다.

"그러나 디지털 건강을 구현하는 데 중요한 웨어러블에서의 배포는 이제 막 시작되었습니다. 우리의 목표는 기계 학습 기능을 웨어러블에 내장하여 센서 내 뉴로모픽 컴퓨팅 또는 에지 컴퓨팅 기능을 구현하는 것입니다.실시간, 폐쇄 루프 치료학에 필수적이며 AI 기반 의학과 관련된 엣지 기반 의사 결정입니다."

연구의 일환으로 Zhang과 그의 동료들은 신축성 OECT 어레이를 기반으로 하는 AI 기반 웨어러블 장치를 개발하기 시작했습니다.여기에는 먼저 기계 학습 알고리즘을 개발하고 이를 생체의학 데이터세트에서 훈련하여 사용자의 생리와 건강에 대한 구체적인 예측을 내놓는 것이 수반되었습니다.

Zhang은 "우리의 알고리즘을 웨어러블과 병합하기 위해 세 가지 주요 과제에 직면합니다. 정확한 훈련을 위한 고품질 건강 데이터 수집, 부드러운 피부로 모션 아티팩트를 억제하여 데이터 노이즈 최소화, 최대 계산 효율성을 위한 알고리즘 사용자 정의"라고 말했습니다.

"따라서 우리는 OECT를 사용하여 고품질 근육 EMG 신호를 달성하고, 모션 아티팩트를 최소화하기 위해 신축 가능한 OECT를 개발하고, 에너지 효율적인 데이터 교육을 위해 특정 AI 알고리즘인 저장소 컴퓨팅을 사용합니다."

연구진이 제작하고 제안된 웨어러블 장치에 통합된 OECT는 탄성 기판, 반도체 폴리머 기반 채널 및 고체 젤 전해질은 물론 금 기반 소스, 드레인 및 게이트 전극을 포함한 신축성 있는 구성 요소로 만들어졌습니다.트랜지스터는 50% 이상의 신축성을 나타내어 크기가 100μm까지 감소하는 것으로 나타났습니다.

연구원들은 고해상도 잉크젯 인쇄 시스템을 사용하여 신축성 있는 트랜지스터를 제작한 후 이를 사용하여 스마트워치와 호환되는 센서 내 컴퓨팅 모듈을 개발했습니다.초기 테스트에서 이 모듈은 예를 들어 착용한 사용자의 손 동작을 약 90%의 정확도로 예측하는 등 매우 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났습니다.

Zhang은 "이 프로젝트에서 재료 과학, 제조, 전자, AI 및 의학을 포괄하는 다학문적 지식을 시너지 효과화합니다"라고 덧붙였습니다.

"제시된 WISE 플랫폼(웨어러블, 지능형 및 소프트 전자 장치)은 보편적이며 다른 컴퓨팅 웨어러블 애플리케이션에 맞게 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다. 이 시스템은 광범위한 질병에 대한 건강 결과를 개선하여 환자와 더 넓은 대중 모두에게 혜택을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.."

소환