人工知能と組み合わせた新しいウェアラブル電子機器は、健康問題のスクリーニングを一変させる可能性があります。 New wearable electronics paired with artificial intelligence could transform screening for health problems.
2022-11-16 アルゴンヌ国立研究所(ANL)
研究チームが開発した皮膚のような神経形態学的「チップ」は、プラスチック半導体の薄膜と伸縮自在の金ナノワイヤー電極を組み合わせたものである。このデバイスは、通常の2倍の大きさに引き伸ばしても、亀裂が生じることなく、計画通りに機能することが確認された。
テストとして、AIデバイスを作り、健康な心電図(ECG)信号と健康上の問題を示す4種類の信号を見分けるよう訓練したところ、訓練後のデバイスは、健康な心電図信号と健康上の問題を示す4種類の信号を見分けることができた。訓練後、デバイスは95%以上の確率で心電図信号を正しく識別することができた。
強力なX線ビームを照射することで、皮膚のようなデバイス材料を構成する分子が、長さを2倍にすることでどのように再編成されるかが明らかになった。この結果は、材料特性をより深く理解するための分子レベルの情報を提供するものである。
<関連情報>
- https://www.anl.gov/article/skinlike-electronics-could-monitor-your-health-continuously
- https://www.cell.com/matter/fulltext/S2590-2385(22)00415-5
人工知能による健康データの体内処理のための本質的に伸縮可能な神経形態デバイス。 Intrinsically stretchable neuromorphic devices for on-body processing of health data with artificial intelligence
Shilei Dai,Yahao Dai,Zixuan Zhao,Fangfang Xia,,Yang Li,Youdi Liu,Ping Cheng,Joseph Strzalka,Songsong Li,Nan Li,Qi Su,Shinya Wai,Wei Liu,Cheng Zhang,Ruoyu Zhao,J. Joshua Yang,Rick Stevens,Jie Xu,Jia Huang,Sihong Wang
Matter Published:August 04, 2022
DOI:https://doi.org/10.1016/j.matt.2022.07.016
Highlights
•An intrinsically stretchable electrochemical neuromorphic transistor is developed
•The neuromorphic device shows highly stable computing performance under stretching
•Vector-matrix multiplication has been demonstrated on the prototype device array
•Implementation of AI processing of health data shows stability against stretching
Summary
For leveraging wearable technologies to advance precision medicine, personalized and learning-based analysis of continuously acquired health data is indispensable, for which neuromorphic computing provides the most efficient implementation of artificial intelligence (AI) data processing. For realizing on-body neuromorphic computing, skin-like stretchability is required but has yet to be combined with the desired neuromorphic metrics, including linear symmetric weight update and sufficient state retention, for achieving high computing efficiency. Here, we report an intrinsically stretchable electrochemical transistor-based neuromorphic device, which provides a large number (>800) of states, linear/symmetric weight update, excellent switching endurance (>100 million), and good state retention (>104 s) together with the high stretchability of 100% strain. We further demonstrate a prototype neuromorphic array that can perform vector-matrix multiplication even at 100% strain and also the feasibility of implementing AI-based classification of health signals with a high accuracy that is minimally influenced by the stretched state of the neuromorphic hardware.
