Гибкие оптоэлектронные сенсоры на основе ИИ открывают путь к автономным энергоэффективным устройствам для мониторинга здоровья
Широкое применение искусственного интеллекта (ИИ), от генерации изображений до беспилотных автомобилей, требует огромных энергозатрат. Например, обучение популярной модели GPT-3 от OPEN AI потребовало более 1,287 МВт·ч, что эквивалентно потреблению среднего американского домохозяйства за 120 лет.
Эти затраты — серьёзное препятствие для масштабного применения ИИ в таких сферах, как мониторинг здоровья, где большие объёмы данных отправляются в централизованные дата-центры для обработки. Это приводит к высокому энергопотреблению, проблемам с устойчивостью, перегрузке каналов связи и задержкам.
Для мониторинга здоровья и биологической диагностики на основе ИИ необходим автономный сенсор, который:
- Работает независимо без постоянной связи с сервером.
- Имеет низкое энергопотребление для длительной работы.
- Способен обрабатывать быстро меняющиеся биологические сигналы в реальном времени.
- Гибкий для комфортного крепления на теле.
- Прост в изготовлении и утилизации (важно для частой замены по гигиеническим соображениям).
Исследователи из Токийского университета науки под руководством доцента Такаши Икуно разработали гибкий бумажный сенсор, работающий по принципу человеческого мозга. Результаты опубликованы в Advanced Electronic Materials.
«Было разработано бумажное оптоэлектронное синаптическое устройство из наноцеллюлозы и ZnO для реализации физических резервуарных вычислений. Это устройство демонстрирует синаптическое поведение и выполнение когнитивных задач в подходящем для мониторинга здоровья временном масштабе», — говорит доктор Икуно.
Устройство имитирует работу синапсов мозга, где каждый нейрон может обрабатывать информацию самостоятельно, обеспечивая параллельные вычисления и высокую эффективность.
Как устроен и работает сенсор
Исследователи создали фотоэлектронное искусственное синаптическое устройство из золотых электродов на 10 мкм прозрачной плёнке, состоящей из:
- Наночастиц оксида цинка (ZnO) — фоточувствительный материал.
- Нановолокон целлюлозы (CNF) — придают гибкость и позволяют легко утилизировать плёнку сжиганием.
Принцип работы:
- Плёнка пропускает свет, что позволяет обрабатывать оптические входные сигналы (представляющие биологическую информацию).
- При облучении импульсным УФ-светом и подаче постоянного напряжения наночастицы ZnO генерируют фототок.
- Этот фототок имитирует ответы, передаваемые синапсами в мозге, позволяя устройству интерпретировать и обрабатывать информацию.
Ключевые характеристики и тесты
- Скорость и различение сигналов: Устройство различало 4-битные оптические импульсы и генерировало различные токи в ответ на временные оптические входы с быстрым временем отклика — порядка долей секунды. Это критически важно для обнаружения внезапных изменений в сигналах здоровья.
- Кратковременная память: При облучении двумя последовательными световыми импульсами токовый отклик на второй импульс был сильнее. Это поведение, называемое пост-потенциационным облегчением, усиливает способность синапсов обнаруживать знакомые паттерны.
- Распознавание образов: Исследователи преобразовали изображения рукописных цифр из набора данных MNIST в 4-битные оптические импульсы. После облучения плёнки этими импульсами и измерения токового отклика, нейронная сеть смогла распознать рукописные цифры с точностью 88%.
- Гибкость и долговечность: Способность распознавать цифры не пострадала даже после 1000 циклов сгибания и растяжения устройства, что демонстрирует его прочность и пригодность для многократного использования.
«Это исследование подчеркивает потенциал внедрения полупроводниковых наночастиц в гибкие CNF-плёнки для использования в качестве гибких синаптических устройств для физических резервуарных вычислений», — заключает доктор Икуно.