塩の大きさのセンサーからデータを収集する脳に着想した無線システムを開発(Brown researchers develop brain-inspired wireless system to gather data from salt-sized sensors)

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2024-03-19 ブラウン大学

ブラウン大学の研究チームが、微小なチップを用いた新しいワイヤレス通信ネットワークの開発に成功した。これにより、マイクロチップからのデータを効率的に送受信し、解読することが可能になった。これらのチップは、脳の神経の活動を模倣しており、イベントを検出してデータをリアルタイムで送信する。この技術は、医療分野での埋め込み型およびウェアラブルの生体医療センサーの開発に革新的な進展をもたらす可能性がある。

<関連情報>

自律型センサーの大規模集団からイベント駆動型データを取得するための非同期無線ネットワーク An asynchronous wireless network for capturing event-driven data from large populations of autonomous sensors

Jihun Lee,Ah-Hyoung Lee,Vincent Leung,Farah Laiwalla,Miguel Angel Lopez-Gordo,Lawrence Larson & Arto Nurmikko
Nature Electronics  Published:19 March 2024
DOI:https://doi.org/10.1038/s41928-024-01134-y

塩の大きさのセンサーからデータを収集する脳に着想した無線システムを開発(Brown researchers develop brain-inspired wireless system to gather data from salt-sized sensors)

Abstract

Networks of spatially distributed radiofrequency identification sensors could be used to collect data in wearable or implantable biomedical applications. However, the development of scalable networks remains challenging. Here we report a wireless radiofrequency network approach that can capture sparse event-driven data from large populations of spatially distributed autonomous microsensors. We use a spectrally efficient, low-error-rate asynchronous networking concept based on a code-division multiple-access method. We experimentally demonstrate the network performance of several dozen submillimetre-sized silicon microchips and complement this with large-scale in silico simulations. To test the notion that spike-based wireless communication can be matched with downstream sensor population analysis by neuromorphic computing techniques, we use a spiking neural network machine learning model to decode prerecorded open source data from eight thousand spiking neurons in the primate cortex for accurate prediction of hand movement in a cursor control task.

0404情報通信
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